如何通俗理解“协方差”和“相关系数”

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#协方差 #相关系数 #python 科学计算 #相似度

本文深入浅出地解释了协方差和相关系数的概念及其应用，通过实例帮助读者理解这两种统计量如何衡量变量间的关系强度及方向。

这篇文章将“协方差”和“相关系数”讲解的非常透彻清晰。

转载自：

https://www.zhihu.com/question/20852004

housong_csdn
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协方差的理解
zydxnyy的博客
05-10 5836
  之前对于协方差一直不是非常理解，今天在做数据挖掘作业的时候又再次看到了协方差，所以就想着今天搞懂他。  当然，还是要请教李彦宏大师。  通过下文两篇文章，算是对协方差有了一个初步的，比较形象的了解了。  浅谈协方差矩阵  协方差的意义  我们描述一个一维的数据，可以用数学期望值E（X）来表示数据的平均值，也可以用一个方差S（X）来表示数据的离散程度。  但如果涉及到二维的数据，我们如何描述它的...
相关系数—如何从本质上理解协方差和相关系数（一）？
heavy_truck的博客
04-05 1359
只有真正理解数学了才能从本质上理解某种现象和问题”，这句话不断激励我去探索数学原理。
统计计量 | 协方差和相关系数的暧昧关系：共性与个性
数据派THU
10-03 865
来源：硬数据 本文约1900字，建议阅读5分钟本文为你介绍协方差和相关系数的关系。Part1 方差之前介绍了方差是用来刻画数据波动性的统计量，那么协方差就是描述两个变量之间的变动关系。...
如何通俗易懂地解释「协方差」与「相关系数」的概念？
JackieFrederickHYZ的博客
04-28 9802
一、协方差： 可以通俗的理解为：两个变量在变化过程中是同方向变化？还是反方向变化？同向或反向程度如何？ 你变大，同时我也变大，说明两个变量是同向变化的，这时协方差就是正的。 你变大，同时我变小，说明两个变量是反向变化的，这时协方差就是负的。 从数值来看，协方差的数值越大，两个变量同向程度也就越大。反之亦然。 咱们从公式出发来理解一下： 公式简单翻译一下是：如果有X,Y两个变量，
协方差代表的意义是什么?
weixin_34245082的博客
01-11 1009
协方差代表的意义是什么?      在概率论中，两个随机变量 X 与 Y 之间相互关系，大致有下列3种情况：                               情况一,如上, 当 X, Y 的联合分布像上图那样时，我们可以看出，大致上有： X 越大  Y 也越大， X 越小  Y 也越小，这种情况，我们称为“正相关”。   情况二, 如上图, 当X, Y 的联合分布像上图那样时，我们...
通俗理解协方差
ankuai2015的博客
11-10 677
协方差表示两个变量同向或反向的程度，协方差为正，说明X,Y同向变化，协方差越大说明同向程度越高，协方差为负，说明 X,Y反向运动，协方差越小说明反向程度 越高， https://www.zhihu.com/question/20852004 cov(x,y)=E[(x-ux)(y-uy] 转载于:https://www.cnblogs.com/xqnq2007/p/78163...
通俗易懂地解释协方差与相关系数的概念
weixin_44618906的博客
01-24 968
今天在看随机过程的时候，突然发现对概率论中的相关关系的理解不是很深入，所以看了一些文章，这里做一个总结。 先贴一篇文章（马同学） 如何理解协方差、相关系数？ 协方差RXY=E[(X−E(X))(Y−E(Y))]R_{XY}=E[(X-E(X))(Y-E(Y))]RXY​=E[(X−E(X))(Y−E(Y))] 相关系数rXY=RXYσXσYr_{XY}=\frac{R_{XY}}{\sigma_X\sigma_Y}rXY​=σX​σY​RXY​​ 首先应该明确一点，相关系数是去除量纲后的协方差（比如身高和.
【协方差】【相关系数】【协方差矩阵】【散度矩阵】
梁小憨憨的博客
11-15 1508
本篇为《深度学习》系列博客的第七篇，该系列博客主要记录深度学习相关知识的学习过程和自己的理解，方便以后查阅。 这是PCA知识铺垫的最后一篇博客了，加油吧，慢慢来，比较快。 【协方差】【相关系数】【协方差矩阵】【散度矩阵】均值、方差、标准差协方差为什么需要协方差协方差的通俗理解相关系数协方差矩阵概念理解Matlab协方差实战散度矩阵 均值、方差、标准差 均值： xˉ=∑i=1nxin(1) \bar{x}=\frac{∑^n_{i=1}x_i}{n} \tag{1} xˉ=n∑i=1n​xi​​(1) 方差
协方差、相关系数、样本方差的分母是 n-1、协方差矩阵（covariance matrix）
dream_to_dream的博客
02-02 2978
1.协方差 可以通俗的理解为：两个变量在变化过程中是同方向变化？还是反方向变化？同向或反向程度如何？ 你变大，同时我也变大，说明两个变量是同向变化的，这时协方差就是正的。 你变大，同时我变小，说明两个变量是反向变化的，这时协方差就是负的。 从数值来看，协方差的数值越大，两个变量同向程度也就越大。反之亦然。 公式： 有X,Y两个变量，每个时刻的“X值与其均值之差”乘以“Y值与其均值之差”得到一个乘积，再对这每时刻的乘积求和并求出均值。期望值可以简单的理解为均值。...
如何理解协方差矩阵（散布矩阵）
weixin_43818893的博客
04-01 1904
这学期开了模式识别的学习课程，经常提到概率论与数理统计的一个概念：协方差矩阵（在模式识别中又叫散布矩阵）。理解这个矩阵严格意义上来说其实不需要太多先导知识，我们只需要了解一些线性代数基本的概念。但是你如果不了解协方差矩阵，听模式识别的课程就会云里雾里（就像我一样）。 那么在学习协方差矩阵之前 首先你需要知道一些统计学的基本概念 1.均值： 2.样本标准差： 均值很好理解，是描述样本集合中的中间点，是所有信息的平均。而标准差描述的是一种散布度，比如[0,10,11]和[6,7,8]的均值是一样的都是7，但
理解协方差
Arcpii的博客
07-25 411
理解协方差
如何理解协方差
qq_40464599的博客
08-02 362
看原文：https://blog.youkuaiyun.com/northeastsqure/article/details/50163031 当X, Y 的联合分布像上图那样时，我们可以看出：既不是X 越大Y 也越大，也不是 X 越大 Y 反而越小，这种情况我们称为“不相关”。 怎样将这3种相关情况，用一个简单的数字表达出来呢？ 在图中的区域（1）中，有 X>EX ，Y-EY>0 ，所以(X-EX)(Y-EY)>0； 在图中的区域（2）中，有X<EX ，Y-EY>...
通俗理解协方差与相关系数
见贤思齐
07-25 1142
参考知乎： https://www.zhihu.com/question/20852004 协方差就是俩人跳舞的舞步协同程度，如果一起向前走或者向后退，协方差就是正值；如果一个朝前一个朝后，协方差就是负值；如果各自都不动，就是零。 相关系数就是标准化的协方差，就是剔除了俩人舞步尺度大小不一的影响...
协方差局长你_如何通俗理解“协方差”和“相关系数”
weixin_35909607的博客
02-11 275
展开全部相关系数概念在评价62616964757a686964616fe4b893e5b19e31333365663439图像的处理效果方面很有用，因为很多时候我们需要只要处理后图像与原图像的关系。一、协方差： 可以通俗的理解为：两个变量在变化过程中是同方向变化？还是反方向变化？同向或反向程度如何？你变大，同时我也变大，说明两个变量是同向变化的，这时协方差就是正的。你变大，同时我变小，说明两个变...
协方差直观理解
Chinge
05-24 1415
协方差其意义： 度量各个维度偏离其均值的程度。协方差的值如果为正值，则说明两者是正相关的(从协方差可以引出“相关系数”的定义)，结果为负值就说明负相关的，如果为0，也是就是统计上说的“相互独立”。 如果正相关，这个计算公式，每个样本对（Xi, Yi）,　每个求和项大部分都是正数，即两个同方向偏离各自均值，而不同时偏离的也有，但是少，这样当样本多时，总和结果为正。下面这个图就很直观。下面转载自：ht...
只用一句话，如何理解协方差的及其原理
for_stm32的博客
09-27 1527
今天在复习协方差的公式的时候，猛然惊醒协防方差为什么能表示两个随机变量的相关程度。 首先看一下方差的公式： 然后再看一下协方差的公式： 你能看出二者的差别仅仅是把第i个X换成了Y而已，如果说方差是“X与均值的差的平方”，那么协方差就是“X和Y与均值的差的乘积”，那么协方差为什么能表示X与Y之间的相关程度呢？ 如果第i个X距离均值远，第i个Y距离均值也远，自然他们的乘积就大了，如果其中一个方向反...
阿尔法和贝塔系数怎么求
最新发布
04-19
好的，我现在需要帮助用户解决如何计算线性回归模型中的阿尔法（α）和贝塔（β）系数的问题。用户提供的模型是E_vac = α⋅μ + β⋅d_B-O + γ。首先，我应该回忆一下线性回归的基本原理，以及如何应用这些原理到...
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