关于方差、协方差的两个公式

最新推荐文章于 2025-07-09 23:17:37 发布
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#方差-协方差

本文探讨了方差和协方差的基本概念，通过公式`cov(X,Y) = E(XY) - E(X)E(Y)`以及`D(X) = E(X^2) - (EX)^2`，解释了协方差与方差之间的关系，指出`cov(X,X) = D(X)`。此外，还介绍了如何计算向量的方差。" 86582915,8334799,HTML页面局部刷新实践与代码解析,"['前端开发', 'HTML', 'Ajax', 'DOM操作']

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第一条

∵cov(X,Y)=E(XY)−E(X)E(Y),D(X)=E(X2)−(EX)2
∴cov(X,X)=E(X2)−(EX

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numpy的nonzero()和logical_and/or/not() 方差、标准差和协方差三者之间
qq_40997551的博客
11-10 804
一、numpy的nonzero()和logical_and/or/not() np.nonzero(参数)： no.nonzero()函数是numpy中用于得到数组array中非零元素的位置（数组索引）的函数，很适合用来对数据下标的提取。着重需要强调的是nonzero函数中不仅可以放数值矩阵/行列，同样可以放布尔型（True、False）矩阵/行列，由于这个特性其适用范围更加的广泛和优秀，下面做一个简单的介绍和数据的实践。 只有df中非零元素才会有索引值，那些零值元素没有索引值； 返回的索引数值是一个二维的
python方差的计算公式_使用Python计算方差协方差相关系数
weixin_40000457的博客
11-22 3037
使用Python计算方差，协方差和相关系数数学定义期望设随机变量X只取有限个可能值a_i (i=0, 1, ..., m)，其概率分布为P (X = a_i) = p_i. 则X的数学期望，记为E(X)或EX，定义为：E(X) = \sum\limits_ia_ip_i方差设X为随机变量，分布为F，则Var(X) = E(X-EX)^2称为X(或分布F)的方差，其平方根\sqrt{Var(X)}称...
方差、协方差
xueliang
05-17 8384
方差、协方差方差协方差方差与协方差的区别与联系 方差 方差一般写为：σ2\sigma^2σ2 或 Var(x)Var(x)Var(x) σ2=∑(X−μ)2N\sigma^2=\frac{\sum(X-\mu)^2}{N}σ2=N∑(X−μ)2​ XXX为统计数据，μ\muμ为样本均值，NNN为样本数. 方差描述样本偏离均值的程度，或者说是样本的分散程度。 协方差 协方差一般用Cov(x,x)Cov(x,x)Cov(x,x)表示 cov(x,y)=1n∑in(xi−μx)(yi−μy)cov(x, y)=\
方差、协方差和协方差矩阵
最新发布
草莓奶忻的博客
07-09 789
公式如下：Var(x)=1m∑i=1m(xi−μ)2 \text{Var}(x) = \frac{1}{m} \sum_{i=1}^{m} (x_i - \mu)^2 Var(x)=m1​i=1∑m​(xi​−μ)2其中：方差公式关键概念与符号说明表你可以理解为：我们使用以下公式计算方差（整体方差）：Var(x)=1m∑i=1m(xi−μ)2 \text{Var}(x) = \frac{1}{m} \sum_{i=1}^{m} (x_i - \mu)^2 Var(x)=m1​i=1∑m​(xi​−μ)2这个
方差与协方差的关系
low米的博客
03-05 5719
https://blog.youkuaiyun.com/qq_20792555/article/details/90733447
方差，协方差
烂笔头而已
12-14 815
协方差和方差在数学意义上是没有关系的，方差（variance，这个单词有分歧、不一致的意思）从英文名字上就能很形象的理解了，表示了一个数据集相对数学期望（均值）的离散程度；方差和协方差公式上非常相似（中文译名也非常相似），所有很多网文在教学这两个概念时候总是喜欢暗示这两个概念在基础数学原理上是同一个东西，把方差说成样本x对自己计算协方差的一个特例，单从公式计算上看这一说法是没法反驳的，但公式的目的是为了解决某一实际问题，如果他们所表征的实际问题没有关系，就不应该把他们混为一谈。
方差、协方差、协方差矩阵
weixin_44164333的博客
11-16 3932
目录前言方差协方差协方差矩阵 前言 方差、协方差、协方差矩阵，未完待补充 方差 方差：表示各个数据与平均数之差的平方的平均数，方差刻画了随机变量的取值对于其数学期望的离散程度。（标准差、方差越大，离散程度越大） 若X的取值比较集中，则方差较小，若X的取值比较分散，则方差较大。因此，是刻画取值分散程度的一个量，它是衡量取值分散程度的一个尺度。其计算公式为： σ2=E(X2)−μ2\sigma ^{2}=E\left ( X^{2} \right )-\mu ^{2}σ2=E(X2)−μ2 协方差 协方
方差、协方差、协方差矩阵和相关系数（全称皮尔逊相关系数）
渐渐遗忘的记忆
02-05 1万+
一，方差 方差衡量的是当我们对x依据它的概率分布进行采样时，随机变量x的样本值会呈现多大的差异，或者说方差是对随机变量x取值集中或分散的一种对量。 1，方差公式 Var(X)=E((X−E(X))2)=E(X2)−(E(X)2)Var(X)=E((X−E(X))2)=E(X2)−(E(X)2) Var(X) =E((X-E(X))^2) =E(X^2)-(E(X)^2) 标准差为Va...
精度估算中正直、交向摄影的点位方差-协方差公式
10-26
在现有的文献资料中，有关于正直、交向摄影的精度评估方法尚未有完整的点位误差椭球公式，这是因为缺乏有效的点位方差-协方差公式来进行计算。为了解决这一问题，研究者采用了几何方法，推导出了正直、交向摄影的...
ch计算方差协方差矩阵实用PPT课件.pptx
10-06
总结来说，方差协方差矩阵是量化分析中不可或缺的一部分，它提供了关于数据波动性和变量间关系的全面信息，对投资决策和风险控制具有重要的指导作用。在处理多变量问题时，理解并熟练运用方差和协方差的概念及计算...
方差、协方差、相关系数的理解
yongrl的博客
02-27 4万+
方差和协方差机器学习中常见的两个概念，公式也几乎是随处可见，但是每见一次都像是初次见面，又去想半天各种公式、概念和意义，所以下定决心整理一下。 方差和协方差 定义 方差 度量单个随机变量的离散程度，公式如下： σx2=1n−1∑i=1n(xi−x‾)2 \sigma^2_x = \frac{1}{n-1}\sum_{i=1}^n(x_i-\overline{x})^2 σx2​=n−11​i=1∑...
方差、标准差以及协方差
冬杨
12-10 3334
方差、标准差以及协方差 今天在看最优化基础的时候，看到一个协方差的使用，但是映像却不是很清晰，特写一篇博文记录协方差。 说到协方差，那我们还是从方差开始看起。方差、标准差以及协方差都是用来衡量样本数据的变化情况的。不同的是方差和标准差只能衡量一组数据的变化情况，协方差可以衡量两组数据之间的变化情况。那我们先来看方差： 方差 方差是样本各数据与均值（数学期望）之差的平方的平均数，反映的是样本与其均...
均值、方差、协方差
lxr1091392154的博客
10-16 2286
协方差的意义和计算公式 协方差的意义和计算公式 学过概率统计的孩子都知道，统计里最基本的概念就是样本的均值，方差，或者再加个标准差。首先我们给你一个含有n个样本的集合，依次给出这些概念的公式描述，这些高中学过数学的孩子都应该知道吧，一带而过。 很显然，均值描述的是样本集合的中间点，它告诉我们的信息是很有限的，而标准差给我们描述的则是样本集合的各个样本点到均值的距离之平均。以这两个集合为例...
方差、标准差、协方差和Pearson相关系数及其间的关系
sunmingyang1987的博客
01-12 1万+
方差、协方差和Pearson相关系数在机器学习的理论概念中经常出现，本文主要理一下这几个概念及其相互间的关系。 （一）方差： 方差是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数，公式如下： 上式中mui为样本均值。方差可以反应样本数据的离散程度，由上式可以看出，方差越大，样本离散程度也越大。机器学习中，如果某一特征值的离散程度很小，即表示该特征取值很少，可以认为样本在这个特征上基本没有差异...
协方差
xdy1120的博客
11-07 822
根据公式，计算协方差需要计算均值，那是按行计算均值还是按列呢，我一开始就老是困扰这个问题。前面我们也特别强调了，协方差矩阵是计算不同维度间的协方差，要时刻牢记这一点。样本矩阵的每行是一个样本，每列为一个维度，所以我们要按列计算均值。为了描述方便，我们先将三个维度的数据分别赋值： dim1 = mysample(:,1); dim2 = mysample(:,2); dim3 = mysampl...
方差与协方差
Mr_health的博客
01-19 1万+
协方差矩阵在统计学和机器学习中随处可见，一般而言，可视作方差和协方差两部分组成，即方差构成了对角线上的元素，协方差构成了非对角线上的元素。本文旨在从几何角度介绍我们所熟知的协方差矩阵。 1. 方差和协方差的定义 在统计学中，方差是用来度量单个随机变量的离散程度，而协方差则一般用来刻画两个随机变量的相似程度，其中，方差的计算公式如下： 其中，正在上传…重新上传取消正在上传…重新上传取消正在上传…重新上传取消表示样本量，符号表示观测样本的均值，这个定义在初中阶段就已经开始接触了。 ...
概率论基础 —— 8.数学期望、方差、协方差
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老程的技术笔记
07-24 6万+
我们在学习了离散型和连续型随机概率事件，以及它们的分布函数和密度概率函数之后。接下来我们要学习对概率事件进行评判的技术——期望、方差、协方差。 这些概念有什么用呢，举例来说，对于一次期末考试，如何评估同一个年级的不同班级的学生的学习状况差异，如何找出年级最优班级和最差班级呢，以及在两个班级整体状况都相差不大时，如何比较一个班级学生成绩情况比另一个班级更好呢？ 如果还记得我们前面提到过的概率分布函数，那么就可以知道这一类样本的比较，其实属于对样本的分布规律的分析。 文章目录期望 (Expectation).
方差协方差
03-08
给定两个连续型随机向量$(X,Y)$, 它们的协方差可通过如下方式求得： $$Cov(X,Y)=E[(X-E[X])(Y-E[Y])]=\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}(x_i-\bar{x})(y_i-\bar{y})$$ 此处同样遵循类似的逻辑框架：先分别找出各自围绕...
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