cov等于0说明什么

刁彪之2592cov(X,Y)=0等价于D(X+Y)=DX+DY. -
赖治仁17594964210 ______[答案] D(X+Y)=DX+DY+2cov(X,Y) 所以等价,表示不相关.

刁彪之2592协方差怎么计算,请举例说明 -
赖治仁17594964210 ______ cov(x,y)=EXY-EX*EY 协方差的定义,EX为随机变量X的数学期望,同理,EXY是XY的数学期望,挺麻烦的,建议你看一下概率论cov(x,y)=EXY-EX*EY 协方差的定义,EX为随机变量X的数学期望,同理,EXY是XY的数学期望,挺麻烦的,建议你...

刁彪之2592请问为什么X和Y独立,协方差就等于零? -
赖治仁17594964210 ______ XY独立,那么E(XY)=E(X)E(Y),于是COV(XY)=E[(X-E(X))(Y-E(Y))]=E(XY)-E(X)E(Y)=0

刁彪之2592cov(x,y)=0是否能推出xy相互独立 -
赖治仁17594964210 ______[答案] 不能,只能退出不是线性相关,但可能是其它非线性相关的,例如:x^2+y^2=1

刁彪之2592设(X,Y)服从二维正态分布,则下列条件中不是X,Y相互独立的充分必要条件是( ) -
赖治仁17594964210 ______[选项] A. X,Y不相关; B. E(XY)=E(X)E(Y); C. cov(X,Y)=0; D. E(X)=E(Y)=0.

刁彪之2592关于协方差 -
赖治仁17594964210 ______ 二维随机向量(ξ,η),称随机变量函数(ξ-Eξ)(η-Eη)的数学期望为ξ与η的协方差,记作cov(ξ,η) 习惯用D(ξ+η)=Dξ+Dη+2cov(ξ,η)来计算协方差 Dξ=Eξ²-(Eξ)²=55-43.56=11.44 Dη=Eη²-(Eη)²=75-57.76=14.24 D(ξ+η)=E(ξ+η)²-(E(ξ+η))²=225-201.64=23.36 cov(ξ,η)=[D(ξ+η)-Dξ-Dη]/2=-1.16 这两组数据的协方差是-1.16,根据协方差还可以算相关系数,手算很麻烦,用excel吧~~

刁彪之2592什么是协方差? -
赖治仁17594964210 ______ 对二维随机向量(X,Y)来说,期望E(X),E(Y)只反映了X,Y各自额平均值,方差D(X),D(Y)只反映了它们各自与自己均值的偏离程度,它们对X,Y之间的相互关系不提供任何信息. 我们知道当X,Y相互独立时,有 E((X-E(X))(Y-E(Y))=0 由此可知,如不等于0,则它们肯定不独立 于是定义: 设(X,Y)是二维随机变量,若E(|(X-E(X))(Y-E(Y))|)小于无穷大,则称 E((X-E(X)(Y-(Y)))为X与Y的协方差,记为Cov(X,Y). 即: Cov(X,Y)=E(((X-E(X))(Y-E(Y))) 计算式: Cov(X,Y)=E(XY)-E(X)E(Y)

刁彪之2592...(1)X~U(0,1),Y=X2(X2表示X的平方),我们可以求出E(X)=1/2,E(Y)=1/3,E(XY)=1/4,cov(X,Y)=E(X,Y) - E(X)E(Y)不等于0,这只能说明XY是相关的,怎么能... -
赖治仁17594964210 ______[答案] 不相关的话不一定独立,但独立的话一定不相关 第一个情况你算的cov(x,y)不等于0因此不相关,所以一定 不独立 第二个情况cov(x,y)=0,但不能对独立性下结论.但联合分布函数又未知,所以从定义下手. 如果f(x,y)能拆成俩独立函数就独立.f(x,y)=P(X=x...

刁彪之2592cov(x,|x|)等于多少,怎么算 -
赖治仁17594964210 ______[答案] 当x>0时, cov(x,|x|)==Cov(x,x)=D(x) 当xcov(x,|x|)=cov(x,-x)=E [(X-EX)(-X-E(-X)]=-E (X-EX)²=-D(x)