cov(x y,2y 1)
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/10/06 09:45:17
请问你确信后面一项是cov([xy])么?这样写不会出错么?
先解释一下cov(X',1)这是求出矩阵X‘各个元素的最大似然估计,cov(X')是求方差、无偏估计,cov(X',1)=cov(X')*(n-1)/n;[y,x]=eig(A):求矩阵A的全部特征值
由协方差性质Cov(X1+X2,Y)=Cov(X1,Y)+Cov(X2,Y)得Cov(Z,A)=Cov(Z,2X+Y-1)=2Cov(Z,X)+Cov(Z,Y)-0=25不懂再问
利用协方差的公式啊COV(X,Y)=E[(X-E(X))(Y-E(Y))]=EXY-EX*EY那么EXY=COV(X,Y)+EX*EYEX,EY,COV(X,Y)都已知,就可以算出来了再问:�����
.你要知道随机变量{X,Y}的联合分布的啊,比如是某个概率测度\mu(x,y)那么E(XY)=\intxyd\mu(x,y)
Xi1.11.93Yi5.010.414.6E(X)=(1.1+1.9+3)/3=2E(Y)=(5.0+10.4+14.6)/3=10E(XY)=(1.1×5.0+1.9×10.4+3×14.6)/3
和E(X)一样啊.E(X)=西格玛X/n,所以E(XY)=西格玛(X*Y)/n.事实上就这么算的.举例?X1=3,X2=4,X3=8,Y1=2,Y2=5,Y3=5E(XY)=(3*2+4*5+8*5)
根据协方差的性质来啊COV(aX,bY)=abCOV(X,Y),(a,b是常数)18
直接降维呗y2=y1*u=xcosxuy'=(cosx-xsinx)u+xcosxu'y''=(-sinx-sinx-xcosx)u+(cosx-xsinx)u'+(cosx-xsinx)u'+xco
E(X)=-1×0.5+1×0.25=-0.25
E(X)=0*2/3+1*1/3=1/3E(Y)=0*6/15+1*8/15+2*15=2/3E(XY)=0*(3/15+6/15+1/15+3/15)+1*2/15+2*0=2/15Var(X)=0
1.on2.with3.fo
E(XY)吧?就是X乘Y的期望如\y01x00.250.2510.250.25E(xy)=0*0*0.25+0*1*0.25+1*0*0.25+1*1*0.25=0.25
Cov(X,Y)=E(((X-E(X))(Y-E(Y)))根据协方差定义=E(xy-xE(y)-yE(x)+E(x)E(y))=E(xy)-E(x)E(y)-E(x)E(y)+E(x)E(y)=E(x
COV(X,Y)=E{[X-E(X)][Y-E(Y)]}=E(XY)-E(X)E(Y)-E(Y)E(X)+E(X)E(Y)=E(XY)-EXEY不懂追问,再问:所以式子最前面的E可以直接和X和Y相乘?
E=EX+EY
COV(X,Y)=E[(X-E(X))((Y-E(Y))]COV(2X,3Y)=E[(2X-E(2X))((3Y-E(3Y))]=2*3*E[(X-E(X))((Y-E(Y))]=6*COV(X,Y)
E[(X-E(X))(Y-E(Y))]=E[XY-XE(Y)-E(X)Y+E(X)E(Y)]=E(XY)-E(X)E(Y)-E(X)E(Y)+E(X)E(Y)=E(XY)-E(X)E(Y)
不相关的定义是ρxy=0,也就是COV(X,Y)=0独立的定义是:F(x,y)=FX(x)*FY(y)离散型:P(X=mi,Y=nj)=P(X=mi)*P(Y=nj)(i.j=1.2.)连续型:f(x