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协方差cov和相关系数的关系

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第13讲 协方差与相关系数 太原理工大学工程硕士概率论与数理统计

第13讲 协方差与相关系数 太原理工大学工程硕士概率论与数理统计

22
[例] 已知 解
X 服从 0, 2π
上的均匀分布，求 E ( X 2 ), E (sin X )
X 的概率密度
1 ， 0 ≤ x ≤ 2π， f ( x) 2 π 其他， 0，
E( X 2 )



1 2 x f ( x)dx 2π

2π 0
3 2 2 π 1 x 4 π x 2 dx 2π 3 0 3
则： 2 X Y ~ N (0,25)
( 2) D(2 X Y ) 4 DX DY 2 2COV ( X , Y ) 1 25 - 4 XY DX DY 25 4 2 3 13 2
则： 2 X Y ~ N (0,13)
20
小结
本讲首先介绍二维随机向量 (X,Y) 的分量 X与Y 的协方差及相关系数的概念、性质和计 算；然后介绍随机变量的各种矩(k 阶原点矩、 k 阶中心矩、k+m 阶混合原点矩、k+m 阶混 合中心矩)，n 维随机向量的协方差阵的概念、 性质和计算；最后简单介绍了n 元正态分布 的概念和三条重要性质。
则(Y1,Y2, …, Yk)'服从k 元正态分布。
这一性质称为正态变量的线性变换不变性。
17
(3) 设(X1,X2, …,Xn)服从n元正态分布，则 “X1, X2, …, Xn 相互独立” 等价于 “X1,X2, …,Xn两两不相关”。
18
例2 设X和Y相互独立，且X~N(1, 2), Y~N(0, 1)。 求 Z = 2X-Y+3 的概率密度。 解: 由X~N(1,2), Y~N(0,1)，且X与Y相互独立,
c22 E{[ X 2 E ( X 2 )]2 } c11 c12 排成一个2×2矩阵 ， c 21 c 22

协方差与相关系数的关系相关系数在

协方差与相关系数的关系相关系数在

协方差公式：
Covi,j i,j E(ri ri )(rj rj)
相关系数公式：
i, j

i,j i j
2
课堂例题
例3：I,J公司各种情况下的收益预测及其概率
经济状况 发生概率 ri
rj
萧条
0.10
-15%
10%
衰退
0.20
10%
20%
正常
0.50
20%
-2%
繁荣
0.20
（0.5×0.50×0.122 + 2×0.5×0.5×0.024 + 0.5×0.5×0.22 ） =0.0256
该组合的标准差为0.16。 等于两证券的加权平均数0.32/2=16
9
情况2：如果两种证券的预期相关系数是0.2，两者的协方差为 0.0048，组合的标准差会小于加权平均的标准差，其方差为：
10
3 CAPM法中的贝塔系数求解
资产定价模型认为一个公司普通股期望的收益率
E(r)与其市场风险β之间的关系为：
E(r) rf (E(rm ) rf )
资本资产定价模型的假设条件
• 所有投资者均追求单期财富的期望效用最大化，并以各备选组合的期 望收益和标准差为基础进行组合选择。
股标价格产生影响。
11
课堂问题
问题四： 贝塔系数用来某种股票的风险，我们是否
可以根据股票的贝塔系数来判断风险，并 进行投资呢？
12
β ，β到底是多少？
目前公开渠道查找β包括：
yahoo! CNN Money Wall Street Research Net()。
例5：J股票历史已获得收益率以及市场历史已获得 收益率的有关资料如表所示。

概率论与数理统计 5.3 协方差与相关系数

概率论与数理统计 5.3 协方差与相关系数
存在，称它为X的k阶中心矩
概率论
均值 EX是X一阶原点矩，方差DX是X的二阶
中心矩。
四、课堂练习
概率论
1、设随机变量（X，Y）具有概率密度
f (x, y) 81(x y) 0 x 2,0 y 2
0
其它
求E(X ), E(Y ),Cov(X ,Y ), D(X Y )。
2、设X ~ N(, 2),Y ~ N(, 2)，且设X，Y相互独立 试求Z1 X Y和Z2 X Y的相关系数(其中，
Cov(aX b,cY d ) acCov( X ,Y ); Cov(aX bY ,cX dY ) acDX bdDY (ad bc)Cov( X ,Y ).
(6) D(XY) = DX+ D Y 2 Cov(X, Y) .
一般地， D(aXbY) =a 2DX + b2DY 2 abCov(X, Y).
1
1
dx
1 x 8xydy 8
0
x
15
EY
yf ( x, y)dxdy
o
1x
1
dx
1 y 8xydy 4
0
x
5
EXY
xyf ( x, y)dxdy
1
dx
0
1 xy 8xydy 4
x
9
Cov( X ,Y ) EXYEXEY 4
225
类似地，EX 2
1
X与Y不独立.
EX EY EXY 0, Cov( X ,Y ) 0, XY 0,
X与Y不相关.
例6 设 X 的分布律为
X 1 0 1 P 13 13 13
Y X 2, 求 XY , 并讨论 X 与Y 的独立性. 解 EX 0, EY EX 2 2 3, E( XY ) EX 3 0,

相关系数cov计算公式

相关系数cov计算公式

相关系数cov计算公式在统计学中，相关系数cov(也称为协方差)是一种度量两个变量之间相关性的方法，它可以用来评估变量之间的联系，其中一个变量的增加是否会导致另一个变量的增加。

协方差是用来测量数据之间相关性的重要指标，广泛应用于统计分析中。

它具有两个基本特性：正协方差和负协方差。

正协方差表明，两个变量线性正相关，当其中一个变量增加时，另一个变量也增加。

负协方差表明，两个变量线性负相关，当其中一个变量增加时，另一个变量减少。

计算协方差的公式：协方差公式可以用来计算两个变量之间的关系：Cov(x,y)=∑_(i=1)^n〖(x_i-x)(y_i-y)〗/n-1其中，x和y分别代表两个变量；x_i y_i代表变量x和变量y的第i个游标；xy代表变量x和变量y的平均值；n代表样本的数量。

按照上述公式，我们可以计算一组数据的协方差：比如，有一组数据：x={2，3，4，5}， y={3，4，5，6}，则变量x和y的平均值分别为x=3.5，y=4.5，协方差Cov(x,y)=∑_(i=1)^4〖(x_i-x)(y_i-y)〗/4-1=0.5。

以上便是相关系数cov的计算公式和计算过程。

相关系数cov有着重要的意义，它可以用来评估变量之间的联系，其中一个变量的增加是否会导致另一个变量的增加或者减少。

cov可以根据数据的特点和数据量，来测量数据之间的相关性。

但是，由于cov计算结果受到数据值的影响，所以有时候它不能准确体现变量之间的相关性，因此需要另外使用一种统计量，称为相关系数。

相关系数通常用来表示两个变量之间的线性关系，它的取值范围从-1到1，其中-1表示两个变量完全负相关，1表示两个变量完全正相关，0表示两个变量之间没有线性关系。

计算相关系数的公式为：相关系数公式：r=Cov(x,y)/√[Var(x)Var(y)]其中，Cov(x,y)表示变量x和变量y之间的协方差；Var(x)表示变量x的方差；Var(y)表示变量y的方差；r表示变量x与变量y之间的相关系数。

第14讲 协方差与相关系数

第14讲 协方差与相关系数

X 和 Y 独立时 X 和 Y 不相关， 反之不一定成立。 但对下述情形，独立与不相关是一回事： 若(X, Y )服从二维正态分布，则
X 与Y 独立的充分必要条件是X与Y不相关。 参见P70-例3.6.3： X与Y独立 XY=0
练习2 1) X ~ U (0,1), Y X 2 , 求 XY
2 1 x2 1 2 dy = 1 x -1 x 1 1 x2 f X ( x) 0, 其他 1 2 E( X ) x 1 x2 d y 0
1

E ( XY )
1
x 2 y 2 1 1 1
( xy/ ) dxdy
期望、方差、协方差的性质对比
期望
E(c)=C E(aX)=aE(X), E(X+Y) =E(X)+E(Y) 当X与Y独立时 E(XY)=E(X)E(Y)
方差
D(c)=0 D(aX)=a2D(X),
协方差
Cov(c,X)=0
Cov(aX,bY) =abCov(X,Y) D(X+Y)=D(X)+ Cov(X+Y,Z) D(Y)+2Cov(X,Y) =Cov(X,Z) +Cov(Y,Z)
y 1
1 y 2 1 y 2
xdx dy
1 0 dy 0.
所以，Cov(X, Y)= E(XY)-E(X) E(Y) = 0 . 此外，Var(X) > 0, Var(Y) > 0 . 所以，XY = 0，即 X 与 Y 不相关。 但是，在第三章已计算过: X与Y不独立。
第十四讲 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

协方差与相关系数

协方差与相关系数

其余均方误差
e
D(Y
)(1
2 XY
).
从这个侧面也
能说明 XY 越接近1，e 越小. 反之， XY 越近于0，
e 就越大， Y与X的 线性相关性越小.
完
例3 设 ( X ,Y ) 的分布律为
X
Y
2 1 1 2 P{Y yi }
1
0 1/4 1/4 0
1/ 2
4
1/4 0 0 1/4 1/2
D(Y
)[1
2 XY
],
D(Y
)1
[cov( X ,Y )]2 D( X )D(Y )
D(Y
)[1
2 XY
],
由于方差
D(Y
)
是正的，
故必有
1
2 XY
0,
所以
XY 1.
性质2. 若 X 和 Y 相互独立，则 XY 0;
注意到此时 cov( X ,Y ) 0, 易见结论成立.
注： X 与Y 相互独立
完
例4 设 服从 [ , ] 上的均匀分布, 且
X sin , Y cos
判断 X 与 Y 是否不相关, 是否独立.
解
由于
E( X )
1
2
sind 0,
E(Y
)
1
2
cosd 0,
而
E(
XY
)
1
2
sin cosd 0.
2
因此
E( XY ) E( X )E(Y ),
从而 X 与 Y 不相关. 但由于 X 与 Y 满足关系:
完
例2 设连续型随机变量 ( X ,Y ) 的密度函数为
f
(
x,

随机变量的相关系数和相关性解析

3
4. D( X Y ) D( X ) D(Y ) 2Cov (X,Y )
2
E( X EX )2 E(Y EY )2 2E( X EX )(Y EY ) D( X ) D(Y ) 2 cov( X , Y ) ， (X,Y ) . 类似地有 D( X Y ) D( X ) D(Y ) 2Cov n n Cov ( X i , X j ) 推广：D Xi D( X i ) 2 i j i 1 i 1
X Y 1 1 C ov ( ， ) XY D( X ) D(Y ) 3 2 3 2 1 1 （ ） 3 2 4 2 1 ， 6 2
X Y 1 1 X Y D( Z ) D( ) D( X ) D(Y ) 2C ov( ， ) 3 . 3 2 9 4 3 2
因此，若X1,X2, …,Xn两两独立,，则有 n n D Xi D( X i ) i 1 i 1
D( X Y ) EX Y E( X Y ) 2 E( X EX ) (Y EY ) E ( X EX )2 (Y EY )2 2( X EX )(Y EY )
y
3
y 3x
y 2x
2
O
E( X ) E(Y )
2




19 . E(Y ) dx 2 y dy 0 2x 6
1 3x 2
2 xf ( x, y ) dxdy 0 dx 2 x 2 x dy ， 3 1 3x 5 yf ( x, y ) dxdy dx 2 y dy , 0 2x 3
性质2 若 Y a bX ，则 XY 1 (b 0) 证

相关系数化简公式

相关系数化简公式
相关系数是衡量两个随机变量之间关系强度的统计量，其取值范围在-1到1之间。

计算相关系数的公式较为繁琐，但是可以通过一些化简公式将其简化。

首先，设X和Y是两个随机变量，其协方差为Cov(X,Y)，方差分别为Var(X)和Var(Y)，则相关系数r的计算公式为：
r = Cov(X,Y) / (sqrt(Var(X)) * sqrt(Var(Y)))
将Cov(X,Y)展开，得到：
Cov(X,Y) = E[(X-E(X))(Y-E(Y))]
其中，E(X)和E(Y)分别表示X和Y的期望值，将其代入上式，得到：
r = E[(X-E(X))(Y-E(Y))] / (sqrt(Var(X)) * sqrt(Var(Y))) 继续展开，得到：
r = E[XY - XE(Y) - YE(X) + E(X)E(Y)] / (sqrt(Var(X)) * sqrt(Var(Y)))
根据期望的线性性质，可得：
r = E(XY) - E(X)E(Y) / (sqrt(Var(X)) * sqrt(Var(Y))) 这就是相关系数的化简公式。

通过这个公式，我们可以更加简便地计算相关系数。

- 1 -。

相关系数r的计算公式 方差

相关系数r的计算公式方差相关系数r是用来衡量两个变量之间的线性相关程度的统计量，其取值范围在-1和1之间。

相关系数趋近于1表示两个变量之间存在强正相关关系，趋近于-1表示存在强负相关关系，而趋近于0则表示两个变量之间关系较弱或无相关关系。

相关系数r的计算公式如下：r = cov(X, Y) / (σX * σY)其中，cov表示X和Y的协方差，σX表示X的标准差，σY表示Y的标准差。

具体计算步骤如下：1. 计算X和Y的平均值，分别表示为X与Y的平均值，记作μX和μY。

2. 计算X与Y的离差平方和，记作∑(X-μX)^2和∑(Y-μY)^2。

3. 计算X与Y的离差乘积和，记作∑(X-μX)(Y-μY)。

4. 计算X和Y的标准差，表示为σX和σY。

5. 计算相关系数r，其中cov(X, Y)表示X和Y的协方差。

方差是统计学中常用的一种衡量数据分散程度的指标。

它表示各个数据与其平均值之间的差异程度，越大则数据分散程度越大，反之越小。

方差的计算公式如下：Var(X) = ∑(X-μ)² / N其中，Var(X)表示X的方差，∑(X-μ)²表示X与其平均值的离差平方和，N表示样本大小。

方差的计算步骤如下：1. 计算X的平均值，表示为μ。

2. 计算X与其平均值的离差平方和，表示为∑(X-μ)²。

3. 计算X的方差，表示为Var(X)。

方差可以帮助我们判断数据的分散程度，进而对不同数据集之间的差异进行比较和分析。

在统计分析和建模中，方差是一个重要的指标，常用于描述数据的离散分布程度，并可以作为其他统计量的基础。

参考内容：1. 《数理统计学教程（第四版）》（吴喜之、韩有志、王稼琦著）2. 《统计学（第八版）》（罗伯特·尼尔·奇兹、哈维·戴维勒维著）3. 《经济统计学（第九版）》（曹宗晟、袁春生著）。

随机变量的协方差和相关系数


cov(X,Y)=E[X-EX][Y-EY]=EXY-EXEY
1) 当(X,Y)是离散型随机变量时,
cov( X , Y ) ( xi EX )( y j EY ) pij量时,
cov( X , Y )


( x EX )( y EY ) f ( x, y)dxdy.
存在，称它为X的k阶中心矩. 注：均值 E(X)是X一阶原点矩, 方差D(X)是X的二阶中心矩.
设 X 和 Y 是随机变量，若
E( X Y )
k
l
k,l=1,2,… 存在，
称它为 X 和 Y 的 k+l 阶混合原点矩.
若 E{[ X E ( X )]k [Y E (Y )]l } 存在， 称它为X 和 Y 的 k+l 阶混合中心矩. 注:协方差cov(X,Y)是X和Y的二阶混合中心矩.
例1 设X~N(0,1), Y=X2, 求X和Y的相关系数。
4. 若 XY 0 ，则称X和Y（线性）不相关。
定理：若随机变量X与Y的数学期望和方差都存 在，且均不为零，则下列四个命题等价： （1） XY 0 ； （2）cov(X ,Y) = 0；
（3）E(XY)=EXEY；
（4）D(X ±Y)=DX+DY。
n2
为(X1,X2, …,Xn) 的相关系数矩阵。
由于 i i
cov( X i , X i ) 1, D( X i ) D( X i )
故相关系数矩阵的主对角元素均为1.
五、 原点矩和中心矩
定义 设X和Y是随机变量，若
E ( X k ), k 1,2, 存在，称它为X的k阶原点矩，简称 k阶矩. 若 E{[ X E ( X )]k }, k 2,3,
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协方差cov和相关系数的关系
协方差（covariance）和相关系数（correlation coefficient）是统计学中常用的两个概念，用于衡量两个变量之间的关系。

虽然它们都可以用来描述两个变量之间的关联程度，但是它们之间存在一定的区别和联系。

协方差是用来衡量两个变量之间的总体关系的一个指标。

它的计算公式是两个变量的每个对应数据点的差值乘积的平均值。

协方差的值可以为正、负或零，正值表示两个变量呈正相关关系，负值表示两个变量呈负相关关系，零表示两个变量之间没有线性关系。

然而，协方差的值大小受到变量本身量纲的影响，使得不同变量之间的协方差难以直接比较。

为了解决这个问题，引入了相关系数。

相关系数是由协方差除以两个变量的标准差得到的。

相关系数的取值范围在-1到1之间，绝对值越接近1表示两个变量之间的关系越强，绝对值越接近0表示两个变量之间的关系越弱。

相关系数的绝对值等于1表示两个变量之间存在完全的线性关系，其中正值表示正相关，负值表示负相关。

相关系数为0表示两个变量之间没有线性关系，但并不意味着它们之间没有其他类型的关系。

协方差和相关系数之间的关系可以用一个简单的公式表示：相关系数等于协方差除以两个变量的标准差的乘积。

这意味着相关系数可以通过协方差来计算，同时还考虑了变量本身的标准差，使得相关
系数更具有可比性。

协方差和相关系数的应用非常广泛。

在金融领域，协方差和相关系数可以用来衡量不同股票之间的关联程度，帮助投资者进行风险管理和资产配置。

在工程领域，协方差和相关系数可以用来分析不同变量之间的关系，帮助设计师优化产品设计。

在医学研究中，协方差和相关系数可以用来分析不同因素对疾病发生的影响，帮助医生制定预防和治疗策略。

需要注意的是，协方差和相关系数只能衡量两个变量之间的线性关系，不能反映非线性关系。

此外，相关系数只能描述两个变量之间的关系，不能确定因果关系。

因此，在应用中需要综合考虑其他因素，避免误导性的结论。

协方差和相关系数是用来衡量两个变量之间关系的重要指标。

协方差衡量的是两个变量的总体关系，而相关系数除了考虑总体关系外，还考虑了变量本身的标准差，使得结果更具有可比性。

它们在统计学和实际应用中都有重要的作用，帮助我们理解和分析不同变量之间的关系。