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Cyletix小于 1 分钟

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离散随机变量的协方差

Cov(X,Y)=E[(XE[X])(YE[Y])]=E[XY]E[X]E[Y] Cov(X,Y)=E\Big[(X-E[X])(Y-E[Y])\Big]=E[XY]-E[X]E[Y]

连续随机变量的协方差

Cov(X,Y)=E[XY]E[X]E[Y]=R2xyf(x,y)dxdyxf(x)dxyf(y)dy Cov(X,Y)=E[XY]-E[X]E[Y] =\iint_{R^{2}}xyf(x,y)dxdy-\int_{-\infty}^{\infty}xf(x)dx\int_{-\infty}^{\infty}yf(y)dy

性质

Var[aX+bY+c]=a2Var[X]+b2Var[Y]+2abCov(X,Y) Var[aX+bY+c]=a^{2}Var[X]+b^{2}Var[Y]+2abCov(X,Y)

可以看出常数项c的整体偏移并不影响方差和协方差的大小

Tip

协方差可看作方差的随机变量XX 为不同变量时的推广