协方差中的正相关与负相关 指的是线性代数中的线性相关

最新推荐文章于 2025-07-07 02:42:46 发布
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本文探讨了如何利用TypeScript的强大类型系统提升Vue应用的可维护性和性能，包括最新特性及实战案例解析。
27、线性代数中的特征值分解与奇异值分解
sugar的博客
07-16 68
本文深入探讨了线性代数中的特征值分解（EVD）与奇异值分解（SVD）的理论基础及其实际应用。内容涵盖矩阵行列式引理、特征值与特征向量的性质、对角化、对称矩阵的分解、二次型的几何意义、数据标准化与白化、幂法与消去法等核心概念。同时结合图像处理、数据压缩和机器学习等实际应用场景，展示了这些方法在实践中的强大能力。
[统计学理论基础] 协方差与相关系数
memory专栏
05-27 4119
协方差 二维随机变量（X，Y），X与Y之间的协方差定义为： Cov(X,Y)=E{[X-E(X)][Y-E(Y)]} 其中：E(X)为分量X的期望，E(Y)为分量Y的期望 协方差Cov(X,Y)是描述随机变量相互关联程度的一个特征数，协方差代表了两个变量之间的是否同时偏离均值。 从协方差的定义可以看出，它是X的偏差【X-E(X)】与Y的偏差【Y-E(Y)】的乘积的数学期望。由于偏差可正可...
协方差中的正相关与负相关
studyvcmfc的专栏
02-16 835
https://blog.youkuaiyun.com/dazhayu5252/article/details/101297271
变量之间的相关性：协方差、相关系数
Never Limit
12-02 1万+
协方差 方差和标准差衡量的是一个变量（一组数据）的离散程度，也就是变量和均值之间的偏离程度。 协方差衡量的是两个变量之间的相关性，如： 正相关：两个变量具有相同的变化趋势（也称同方向），要么同时变大，要么同时变小，这时协方差是正的； 负相关：两个变量具有相反的变化趋势（也称反方向），一个变大，另一个变小，这时协方差是负的； 无相关：两个变量没有相关关系，这时协方差为0。 协方差描述的是两个变量是否同时偏离期望值（或均值），偏离的方向相同就是正相关，偏离的方向相反就...
covariance 公式_协方差（covariance）与相关系数（1）
weixin_39944074的博客
11-30 8551
1.三类关系趋势如下，在测量5个肝细胞gene x 转录本表达情况的基础上，同时也测量这5个肝细胞gene y转录本表达量。对来自同一细胞(sample)的两个数据进行配对，利用其在X轴(green)和Y轴(red)上的数据在二维平面组成一个新的点(蓝色的点)并用直线对其进行拟合。1)如果斜率(slope)为正，gene x与gene y在细胞中表达成正相关。gene x表达水平随gen...
趣味线性代数： 样本协方差
AI Agent 首席体验官
02-26 935
我来形象地解释协方差和样本协方差的区别。想象一下，你在研究一个城市的人均收入和教育水平的关系。
线性代数的发展历程与重要里程碑
最新发布
AI天才研究院
07-07 1331
为什么我们要学一门2000多年前就萌芽的数学？如果把现代科技比作一座高楼，线性代数就是它的钢筋骨架——从手机里的图像压缩到AI模型的参数计算，从GPS定位到量子力学方程，处处都能看到线性代数的身影。本文的目的不是教你解方程组，而是带你穿越时空，看看人类如何一步步"发明"了这门数学语言，以及这些智慧如何塑造了我们今天的世界。我们会从公元前200年的《九章算术》讲到21世纪的量子计算，覆盖线性代数的核心概念、关键人物和重大突破。古代萌芽（公元前200年-1600年）
线性代数-第21篇：线性代数在量化投资中的深度应用
无
04-23 145
线性代数为量化投资提供了从数据建模到策略优化的完整工具链。从基础的矩阵运算到复杂的特征分解，其理论与方法贯穿于风险控制、资产配置和因子挖掘等核心环节。随着量化投资向高频交易、机器学习驱动策略发展，线性代数的应用将更加深入，例如在深度学习量化模型中的张量分解、在高维数据中的快速矩阵运算优化等。如果对线性代数在量化投资中的具体应用有疑问，欢迎在评论区留言！
协方差矩阵与多元统计：线性代数在概率论中的应用
[协方差矩阵与多元统计：线性代数在概率论中的应用](https://img-blog.csdnimg.cn/b23c346d32434dac9743266197a9ea2a.png) 参考资源链接：[兰大版线性代数习题答案详解：覆盖全章节]...
【统计学】相关性和因果关系
探索世界，改变世界
10-22 2万+
相关的类型：     正相关:两个变量同时增加(或减小)。     负相关:两个变量变化的趋势相反,一个变量增加而另一个变量减小。     不相关:两个变量间没有明显的(线性)关系。     非线性关系:两个变量有关联,但是以散点图呈现的相关关系不是直线形状。   相关类型散点图     相关系数r的性质：     (1)相关系数工用于测量相关性的强度,它的取值范围是-1~...
【机器学习】线性回归
gecko
03-03 2011
一元线性回归 正相关和负相关 斜率和截距 回归问题就是求方程的系数 代价函数(损失函数) 因为距离是正的，为了把值变成正的，我们我们可以使用拒绝值求解，也可以使用平方求解，但是绝对值求导数不方便，因此我们使用平方 误差肯定越小越好 除以m是为了求每个样本的平均值，而2是为了消除求导之后的2 为了让结果最好，我们应该让代价函数最小 我们可以调节不同的权值来改变 相关性系...
终于明白协方差的意义了
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GoodShot的专栏
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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：http...
深入理解协方差
Braylon的博客
03-16 887
文章目录协方差方差例子协方差矩阵意义 协方差 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”。 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： 当 X, Y 的联合分布像图那样时，我们可以看出，大致上有： X 越大 Y 也越大， X 越...
协方差与相关系数的区别和联系
跌跌撞撞进大坑的博客
12-31 1万+
协方差与相关系数的区别和联系。 协方差： 公式：Cov(X,Y)=E[(X−μx)(Y−μy)]Cov(X,Y) = E[(X-\mu_x)(Y-\mu_y)]Cov(X,Y)=E[(X−μx​)(Y−μy​)] 协方差表示的是两个变量的总体的误差，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
划重点！通俗解释协方差与相关系数
红色石头的专栏
08-22 3518
点击上方“AI有道”，选择“置顶公众号”关键时刻，第一时间送达！阅读本文需要 6 分钟什么是协方差（Covariance）？协方差表示的是两个变量的总体的误差，这与只表示...
终于明白协方差和相关性的意义
LiuXF93的博客
04-01 2万+
协方差(covariance): 该公式可以有如下理解：如果有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（其实是求“期望”，但就不引申太多新概念了，简单认为就是求均值了）。 注： 1.协方差可以反应两个变量的协同关系， 变化趋势是否一致。同向还是方向变化。 2.X变大，同时Y也变大，说明两个变量是同向变化的，这时协方差就是...
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
10-03 862
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。...
协方差及相关性
AlwaysSpring的博客
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协方差（covariance） 用于衡量两个随机变量的联合变化程度； 如果两个随机变量不是独立变量，两个变量会存在一定程度的关联性， 如下图所示，如果协方差大于零，说明两个随机变量是正相关，如果协方差小于零，说明两个随机变量是负相关。如果两个随机变量没有强的相关性，那协方差接近零。如果两个随机变量存在很强的相关性，协方差也有可能接近零。 如下图所示，如果随机变量X和Y协方差很大，那这两个随机变量一定会存在很强的相关性吗？ 计算协方差的另一种形式 如果两个变量是独立的，那协方差为零，如果协方差为零
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