协方差cov与相关系数是什么？

1. 协方差cov与相关系数是什么？

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。
从直观上来看，协方差表示的是两个变量总体误差的期望。如果其中一个大于自身的期望值时另外一个也大于自身的期望值，两个变量之间的协方差就是正值。
如果其中一个变量大于自身的期望值时另外一个却小于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就是负值。如果X与Y是统计独立的，那么二者之间的协方差就是0，因为两个独立的随机变量满足E[XY]=E[X]E[Y]。

协方差的特点。
协方差差出了一万倍，只能从两个协方差都是正数判断出两种情况下X、Y都是同向变化，但是，一点也看不出两种情况下X、Y的变化都具有相似性这一特点。
相关系数是协方差除以标准差，当X,Y的波动幅度变大的时候，协方差变大，标准差也会变大，相关系数的分母都变大，其实变化的趋势是可以抵消的，协方差的取值范围是 正无穷到负无穷，相关系数则是+1 到-1之间。

2. 协方差cov与相关系数是什么？

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。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。由于偏差可正可负，因此协方差也可正可负。
当协方差Cov(X,Y)>0时，称X与Y正相关，当协方差Cov(X,Y)<0时，称X与Y负相关，当协方差Cov(X,Y)=0时，称X与Y不相关。

 注意：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时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，即其中一个变量大于自身的期望值时另外一个却小于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就是负值。
如果X与Y是统计独立的，那么二者之间的协方差就是0，因为两个独立的随机变量满足E[XY]=E[X]E[Y]。但是，反过来并不成立。即如果X与Y的协方差为0，二者并不一定是统计独立的。
协方差Cov(X,Y)的度量单位是X的协方差乘以Y的协方差。协方差为0的两个随机变量称为是不相关的。

3. 请问怎么计算协方差和相关系数啊？

x与y的相关系数可以通过公式Cov(X,Y)/根号（Var[X]*Var[Y]），其中Cov(X,Y)为X与Y的协方差，Var[X]为X的方差，Var[Y]为Y的方差。x与y的相关系数：1、当相关系数为0时，X和Y两变量无关系。2、当X的值增大（减小），Y值增大（减小），两个变量为正相关，相关系数在0.00与1.00之间。3、当X的值增大（减小），Y值减小（增大），两个变量为负相关，相关系数在-1.00与0.00之间。相关系数的绝对值越大，相关性越强，相关系数越接近于1或-1，相关度越强，相关系数越接近于0，相关度越弱。

4. 相关系数矩阵和协方差矩阵有什么区别

相关系数矩阵和协方差矩阵有什么区别
相关系数矩阵：相当于消除量纲的表示变量间相关性的一个矩阵
协方差矩阵：它是没有消除量纲的表示变量间相关性的矩阵。
你对比下它们的等式变换关系：
r=COV(x,y)/D(x)D(y)

5. 相关系数矩阵和协方差矩阵有什么区别

相关系数矩阵和协方差矩阵有什么区别
相关系数矩阵：相当于消除量纲的表示变量间相关性的一个矩阵 
协方差矩阵：它是没有消除量纲的表示变量间相关性的矩阵。 
你对比下它们的等式变换关系： 
r=COV(x,y)/D(x)D(y)

6. 相关系数与协方差有什么关系

7. 相关系数与协方差有什么关系

相关系数与协方差的关系:
1、相关系数与协方差一定是在投资组合中出现的，只有组合才有相关系数和协方差。单个资产是没有相关系数和协方差之说的。
2、相关系数和协方差的变动方向是一致的，相关系数的负的，协方差一定是负的。
3、相关系数是变量之间相关程度的指标根据协方差的公式可知，协方差与相关系数的正负号相同，但是协方差是相关系数和两证券的标准差的乘积，所以协方差表示两种证劵之间共同变动的程度。

扩展资料
1、 ，  是一个可以表征  和  之间线性关系紧密程度的量。它具有两个性质：
（1）、 
（2）、  的充要条件是，存在常数a，b，使得 
2、协方差的性质
（1）、Cov(X，Y)=Cov(Y，X)；
（2）、Cov(aX，bY)=abCov(X，Y)，（a，b是常数）；
（3）、Cov(X1+X2，Y)=Cov(X1，Y)+Cov(X2，Y)。
由协方差定义，可以看出Cov(X，X)=D(X)，Cov(Y，Y)=D(Y)。
参考资料：百度百科——协方差
参考资料：百度百科——相关系数

8. 协方差cov计算公式是什么？

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。
从直观上来看，协方差表示的是两个变量总体误差的期望。如果其中一个大于自身的期望值时另外一个也大于自身的期望值，两个变量之间的协方差就是正值。
如果其中一个变量大于自身的期望值时另外一个却小于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就是负值。如果X与Y是统计独立的，那么二者之间的协方差就是0，因为两个独立的随机变量满足E[XY]=E[X]E[Y]。

协方差的特点
协方差差出了一万倍，只能从两个协方差都是正数判断出两种情况下X、Y都是同向变化，但是，一点也看不出两种情况下X、Y的变化都具有相似性这一特点。
相关系数是协方差除以标准差，当X,Y的波动幅度变大的时候，协方差变大，标准差也会变大，相关系数的分母都变大，其实变化的趋势是可以抵消的，协方差的取值范围是 正无穷到负无穷，相关系数则是+1 到-1之间。