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  一、协方差二、相关系数43 协方差和相关系数1对于随机变量(X,Y)而言:E(X)、E(Y)反映分量X、Y各自的平均值D(X)、D(Y)反映分量X、Y各自的平均偏离程度并未反映X、Y之间的相互关系2定义:一、协方差称E{[X?E(X)][Y?E(Y)]}为X与Y 的协方差,记为Cov(X,Y) ,即Cov(X,Y)=E{[X?E(X)][Y?E(Y)]}3若X取值比较大(XE(X)),Y也较大(Y

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  第三节协方差与相关系数前面我们介绍了随机变量的数学期望和方差，对于多维随机变量，反映分量之间关系的数字特征中，最重要的，就是本讲要讨论的协方差和相关系数任意两个随机变量X和Y的协方差,记为Cov(X,Y),定义为 ⑶ Cov(X1+X2,Y)= Cov(X1,Y) + Cov(X2,Y) ⑴ Cov(X,Y)= Cov(Y,X)一、协方差2简单性质⑵ Cov(aX,bY) = ab Cov(X,Y

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  二维随机变量的期望与方差 对于二维随机变量 如果 存在则 称 为二维随机变量 的数学期望 1 当 ( X Y ) 为二维离散型随机变量时 2 当 ( X Y ) 为二维连续型随机变量时 例题 　设 求 　　　 ?? 与一维随机变量函数的期望一样可求出 二维随机变量函数的期望 对二维离散型随机变量 ( X Y ) 其函数 的期望为 ???? 对二维连续型随机变量 ( X Y ) 其函数

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