原文参考为什么需要协方差学过概率论,我们知道均值,方差和标准差,但我们应该注意到,标准差和方差是用来
协方差的定义对于一般的分布,直接代入E(X)之类的就可以计算出来了,但真给你一个具体数值的分布,要计算协方差矩阵,根据这个公式来计算,还真不容易反应
学过概率统计的孩子都知道,统计里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
因此协方差应运而生,它的公式也与方差极度同源,方差是每个样本减去均值的平方后去平均(n-1),协方差就把平方的2拆成1+1,就是x减去x的平均,乘以,y减去y的平
协方差的计算公式为cov(X,Y)=E[(X-E[X])(Y-E[Y])],这里的E[X]代表变量X的期望。 协方差的计算公式为cov(X,Y)=E[(X-E[X])(Y-E[Y])],
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协方差计算公式协方差是了解这两个变量之间方差关系的统计方法之一. 协方差表示两个变量是如何关联的,也有助于知道这两个变量是
