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    1.矩的概念 显然数学期望E(X)是X的一阶原点矩方差D(X)是X的二阶中心矩协方差Cov(X Y)是XY的二阶混合中心矩设XY为随机变量k l为自然数若 E(Xk)存在则称它为X的k 阶原点矩若E{[X-E(X)] k} 存在则称它为X的k 阶中心矩 若E(X kY l )存在则称它为X与Y 的 kl 阶混合原点矩即 (k l=1 2 …). 若E{[X-E(X)]

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    在研究子女与父母的相象程度时有一项是关于父亲的身高和其成年儿子身高的关系.2.简单性质Cov(XY)=E{[ X-E(X)][Y-E(Y) ]}所以X与Y例 12 14-4 0 4-2 0 21为了克服这一缺点对协方差进行标准化:= 0即X和Y以概率1线性相关.01而 P(XY=1)=P(X=1Y=1)=p设

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    转]浅谈协方差矩阵 声明:本文转自颖风的博客原文地址::.pinkyway.info20100831covariance?今天看论文的时候又看到了协方差矩阵这个破东西以前看模式分类的时候就特困扰没想到现在还是搞不清楚索性开始查协方差矩阵的恶补之后决定马上记录下来嘿嘿本文我将用自认为循序渐进的方式谈谈协方差矩阵统计学的基本概念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

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