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协方差（Covariance,COV）

　　在概率论和统计学中，协方差用于衡量两个变量的总体误差。而方差是协方差的一种特殊情况，即当两个变量是相同的情况。

　　期望值分别为 $E (X) = μ$ 与 $E (Y) = ν$ 的两个实数随机变量X与Y之间的协方差定义为：

　　 $\operatorname{cov}(X, Y) = \operatorname{E}((X - \mu) (Y - \nu)), \,$

　　其中，E是期望值。它也可以表示为：

　　 $\operatorname{cov}(X, Y) = \operatorname{E}(X \cdot Y) - \mu \nu. \,$

　　直观上来看，协方差表示的是两个变量总体的误差，这与只表示一个变量误差的方差不同。

　　如果两个变量的变化趋势一致，也就是说如果其中一个大于自身的期望值，另外一个也大于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就是正值。

　　如果两个变量的变化趋势相反，即其中一个大于自身的期望值，另外一个却小于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就是负值。

　　如果X与Y是统计独立的，那么二者之间的协方差就是0。这是因为

　　 $E(X \cdot Y)=E(X) \cdot E(Y)=\mu\nu,$

　　但是，反过来并不成立。即如果X与Y的协方差为0，二者并不一定是统计独立的。

　　协方差cov(X,Y)的度量单位是X的协方差乘以Y的协方差。而取决于协方差的相关性，是一个衡量线性独立的无量纲的数。

　　协方差为0的两个随机变量称为是不相关的。

　　如果X与Y是实数随机变量，a与b不是随机变量，那么根据协方差的定义可以得到：

$\operatorname{cov}(X, X) = \operatorname{var}(X)\,$

$\operatorname{cov}(X, Y) = \operatorname{cov}(Y, X)\,$

$\operatorname{cov}(aX, bY) = ab\, \operatorname{cov}(X, Y)\,$

　　对于随机变量序列X₁, ..., X_n 与 Y₁, ..., Y_m，有

$\operatorname{cov}\left(\sum_{i=1}^n {X_i}, \sum_{j=1}^m{Y_j}\right) = \sum_{i=1}^n{\sum_{j=1}^m{\operatorname{cov}\left(X_i, Y_j\right)}}.\,$

　　对于随机变量序列 X₁, ..., X_n，有

$\operatorname{var}\left(\sum_{i=1}^n X_i \right) = \sum_{i=1}^n \operatorname{var}(X_i) + 2\sum_{i,j\,:\,i<j} \operatorname{cov}(X_i,X_j).$

　　分别为m与n个标量元素的列向量随机变量X与Y，二者对应的期望值分别为μ与ν，这两个变量之间的协方差定义为m×n矩阵。

$\operatorname{cov}(X, Y) = \operatorname{E}((X-\mu)(Y-\nu)^\top).\,$

　　两个向量变量的协方差cov(X,Y)与cov(Y,X)互为转置矩阵。

　　协方差有时也称为是两个随机变量之间“线性独立性”的度量，但是这个含义与线性代数中严格的线性独立性线性独立不同。

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