方差分析F值 是什么意思

什么叫方差？

1，数学期望：公式离散型随机变量X的取值为  ，  为X对应取值的概率，可理解为数据  出现的频率  ，则：2，方差是实际值与期望值之差平方的平均值，而标准差是方差算术平方根。 [5]  在实际计算中，我们用以下公式计算方差。方差是各个数据与平均数之差的平方的和的平均数，即 ：，其中，x表示样本的平均数，n表示样本的数量，xi表示个体，而s^2就表示方差。扩展资料：在概率论和统计学中，数学期望(mean)（或均值，亦简称期望）是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和，是最基本的数学特征之一。它反映随机变量平均取值的大小。需要注意的是，期望值并不一定等同于常识中的“期望”——“期望值”也许与每一个结果都不相等。期望值是该变量输出值的平均数。期望值并不一定包含于变量的输出值集合里。大数定律规定，随着重复次数接近无穷大，数值的算术平均值几乎肯定地收敛于期望值。参考资料：百度百科-方差 百度百科-数学期望

2023-05-22 20:59:381

什么是方差？？？

平均数减原数，开方

2023-05-22 21:00:4410

方差怎么计算？

设X为随机变量，X1,X2,...Xi,...,Xn为其n个样本，DX为方差。根据方差的性质，有D(X+Y)=DX+DY，以及D(kX)=k^2*DX，其中X和Y相互独立，k为常数。于是D(ΣXi/n)=ΣD(Xi)/(n^2)=DX/n扩展资料当数据分布比较分散（即数据在平均数附近波动较大）时，各个数据与平均数的差的平方和较大，方差就较大；当数据分布比较集中时，各个数据与平均数的差的平方和较小。因此方差越大，数据的波动越大；方差越小，数据的波动就越小。 样本中各数据与样本平均数的差的平方和的平均数叫做样本方差；样本方差的算术平方根叫做样本标准差。样本方差和样本标准差都是衡量一个样本波动大小的量，样本方差或样本标准差越大，样本数据的波动就越大。方差和标准差是测算离散趋势最重要、最常用的指标。方差是各变量值与其均值离差平方的平均数，它是测算数值型数据离散程度的最重要的方法。标准差为方差的算术平方根，用S表示。方差相应的计算公式为：标准差与方差不同的是，标准差和变量的计算单位相同，比方差清楚，因此很多时候我们分析的时候更多的使用的是标准差。

2023-05-22 21:01:151

什么是方差

方差是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。统计中的方差（样本方差）是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。 方差 方差是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望(即均值)之间的偏离程度。统计中的方差(样本方差)是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。在许多实际问题中，研究方差即偏离程度有着重要意义。方差是衡量源数据和期望值相差的度量值。 方差的性质 (1)设C是常数，则D(C)=0 (2)设X是随机变量，C是常数，则有D(CX)=C 2 D(X),D(X+C)=D(X) (3)设X与Y是两个随机变量，则D(X±Y)=D(X)+D(Y)±2Cov(X,Y) 其中协方差2Cov(X,Y)=E{[X-E(X)][Y-E(Y)]} 特别的，当X，Y是两个不相关的随机变量则D(X±Y)=D(X)+D(Y) 此性质可以推广到有限多个两两不相关的随机变量之和的情况。 (4)D(X)=0的充分必要条件是X以概率1取常数E(X)，即P={X=E(X)}=1 (当且仅当X取常数值E(X)时的概率为1时，D(X)=0。) 注：不能得出X恒等于常数，当x是连续的时候X可以在任意有限个点取不等于常数c的值。 (5)D(aX+bY)=a 2 DX+b 2 DY+2abCov(X，Y)。

2023-05-22 21:01:271

方差的定义是什么？

方差是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。统计中的方差（样本方差）是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。在许多实际问题中，研究方差即偏离程度有着重要意义。相关信息：在统计描述中，方差用来计算每一个变量（观察值）与总体均数之间的差异。为避免出现离均差总和为零，离均差平方和受样本含量的影响，统计学采用平均离均差平方和来描述变量的变异程度。

2023-05-22 21:01:351

方差的定义

方差是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量，概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度，统计中的方差（样本方差）是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。方差和标准差是测算离散趋势最重要、最常用的指标，方差是各变量值与其均值离差平方的平均数，它是测算数值型数据离散程度的最重要的方法。方差不仅仅表达了样本偏离均值的程度，更是揭示了样本内部彼此波动的程度，也可以理解为方差代表了样本彼此波动的期望。

2023-05-22 21:01:481

统计学中的方差公式是什么

方差和标准差： 英文：variation and standard deviation 右图为计算公式 Variance"s formula 样本中各数据与样本平均数的差的平方和的平均数叫做样本方差；样本方差的算术平方根叫做样本标准差。样本方差和样本标准差都是衡量一个样本波动大小的量，样本方差或样本标准差越大，样本数据的波动就越大。 数学上一般用E{[X-E(X)]^2}来度量随机变量X与其均值E(X)即期望的偏离程度，称为X的方差。 定义 设X是一个随机变量，若E{[X-E(X)]^2}存在，则称E{[X-E(X)]^2}为X的方差，记为D(X)或DX。即D(X)=E{[X-E(X)]^2}，而σ(X)=D(X)^0.5（与X有相同的量纲）称为标准差或均方差。 由方差的定义可以得到以下常用计算公式： D(X)=E(X^2)-[E(X)]^2 S^2=[(x1-x拔)2+（x2-x拔)^2+(x3-x拔)^2+…+(xn-x拔)^2]/n 方差的几个重要性质（设一下各个方差均存在）。 （1）设c是常数，则D(c)=0。 （2）设X是随机变量，c是常数，则有D(cX)=(c^2)D(X)。 （3）设X，Y是两个相互独立的随机变量，则D(X+Y)=D(X)+D(Y)。 （4）D(X)=0的充分必要条件是X以概率为1取常数值c，即P{X=c}=1，其中E(X)=c。 方差是标准差的平方

2023-05-22 21:02:0711

方差是什么

方差是各个数据与平均数之差的平方的和的平均数，用字母D表示。在概率论和数理统计中，方差（英文Variance）用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度

2023-05-22 21:02:411

方差用什么表示

s

2023-05-22 21:02:514

什么是方差

在概率论和数理统计中，方差（英文Variance）用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。 方差，通俗点讲，就是和中心偏离的程度！用来衡量一批数据的波动大小（即这批数据偏离平均数的大小）。 在样本容量相同的情况下，方差越大，说明数据的波动越大，越不稳定 。 方差的公式 D（x）=E（x^2）-[E(x)]^2 (E（x）表示期望) 方差的几个重要性质　　（1）设c是常数，则D(c)=0。 　　（2）设X是随机变量，c是常数，则有D(cX)=(c^2)D(X)。 　　（3）设 X 与 Y 是两个随机变量，则 　　D(X+Y)= D(X)+D(Y)+2E{[X-E(X)][Y-E(Y)]} 　　特别的，当X，Y是两个相互独立的随机变量，上式中右边第三项为0（常见协方差）， 　　则D(X+Y)=D(X)+D(Y)。此性质可以推广到有限多个相互独立的随机变量之和的情况. 　　（4）D(X)=0的充分必要条件是X以概率为1取常数值c，即P{X=c}=1，其中E(X)=c。编辑本段常见随机变量的期望和方差　　设随机变量X。 　　X服从(0—1)分布，则E(X)=p D(X)=p(1-p) 　　X服从泊松分布，即X~ π(λ),则 E(X)= λ，D(X)= λ 　　X服从均匀分布，即X~U(a，b),则E(X)=(a+b)/2, D(X)=(b-a)^2/12 　　X服从指数分布，即X~e(λ), E(X)= λ^(-1)，D(X)= λ^(-2) 　　X服从二项分布，即X~B(n,p)，则E(x)=np, D(X)=np(1-p) 　　X 服从正态分布，即X~N(μ,σ^2), 则E(x)=μ, D(X)=σ^2 　　X 服从标准正态分布，即X~N(0,1), 则E(x)=0, D(X)=1

2023-05-22 21:03:171

方差及标准差公式

1.方差 s=[(x1-x)^2 +(x2-x)^2 +.(xn-x)^2]/n 　　(x为平均数)2.标准差=方差的算术平方根

2023-05-22 21:03:255

方差是什么意思

方差也是比较数据的一个非常有用的工具举个例子你就明白了以前我们要比较两组数据大小一般用平均数，但是有的时候平均数不能非常准确的表示数据比如 有现在有六只鸡，每三只一组 第一组的鸡的斤数分别是 2.5，3，3.5 第二组的鸡的斤数分别是 1，3，5很显然我们能看出第一组鸡看起来重量的差别不大，第二组鸡的差别就很大，因为鸡本身重量并不大，相差两斤的话一下子就能看出来可是我们发现这两组鸡重量的平均数是一样的，但是这两组鸡却有明显的差别，这是平均数就不能体现二者的差别，所以我们引入了方差的概念用每一个数据和这组数的平均数比较，再计算差的平方和，哪一个大就说明这组数据的差别较大这里面还有一个问题就是为什么要平方，因为每个数和平均数的差有正有负，而我们只关心差的绝对值，但是用绝对值会使计算繁琐，所以用平方

2023-05-22 21:04:253

如何理解方差?

方差=平方的均值减去均值的平方。例：有 1、2、3、4、5这组样本，其平均数为（1+2+3+4+5）/5=3，而方差是各个数据分别与其和的平均数之差的平方的和的平均数，则为：[(1-3)^2+(2-3)^2+(3-3)^2+(4-3)^2+(5-3)^2]/5=2，方差为2。方差的公式：方差是实际值与期望值之差平方的平均值，而标准差是方差算术平方根。方差是各个数据与平均数之差的平方的和的平均数，即其中，x表示样本的平均数，n表示样本的数量，xi表示个体，而s2就表示方差。方差是和中心偏离的程度，用来衡量一批数据的波动大小（即这批数据偏离平均数的大小）并把它叫做这组数据的方差，记作S2。

2023-05-22 21:04:451

方差的计算公式是什么？

2023-05-22 21:05:0411

方差什么意思

方差是各个数据与平均数之差的平方和的平均数.在概率论和数理统计中,方差（英文Variance）用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度.在许多实际问题中,研究随机变量和均值之间的偏离程度有着很重要的意义.

2023-05-22 21:07:411

方差,平方差,公式,

若x1,x2,x3.xn的平均数为m 则方差s^2=1/n[(x1-m)^2+(x2-m)^2+.+(xn-m)^2] 方差即偏离平方的均值,称为标准差或均方差,方差描述波动程度. 平方差公式： a^2-b^2=(a+b)(a-b) 如果本题有什么不明白可以追问,

2023-05-22 21:08:011

样本方差的公式怎么求啊？

一般情况下求D(S^2)并不容易，但如果总体服从正态分布N(μ,σ^2)，则(n-1)S^2/σ^2服从自由度为n-1的卡方分布，从而D[(n-1)S^2/σ^2]=2(n-1)，可由此间接求出D(S^2)。在许多实际情况下，人口的真实差异事先是不知道的，必须以某种方式计算。 当处理非常大的人口时，不可能对人口中的每个物体进行计数，因此必须对人口样本进行计算。样本方差也可以应用于从该分布的样本的连续分布的方差的估计。扩展资料：如果大数定律的条件对于平方观测值同样适用，则s2是σ2的一致估计量。 可以看出，估计的方差趋于零。 在Kenney and Keeping（1951：164），Rose和Smith（2002：264）和Weisstein（n.d.）中给出了渐近等效的公式。正态总体的样本均值和样本方差相互独立。方差刻画了随机变量的取值对于其数学期望的离散程度。（标准差、方差越大，离散程度越大）若X的取值比较集中，则方差D（X）较小，若X的取值比较分散，则方差D（X）较大。因此，D（X）是刻画X取值分散程度的一个量，它是衡量取值分散程度的一个尺度。参考资料来源：百度百科——样本方差

2023-05-22 21:08:071

方差怎么求？

方差DX2和DX的关系：若随机变量X的分布函数F(x)可表示成一个非负可积函数f(x)的积分，则称X为连续性随机变量，f(x)称为X的概率密度函数（分布密度函数）。DX=E(X^2-2XEX+(EX)^2)=E(X^2)-E(2XEX)+(EX)^2=E(X^2)-2(EX)^2+(EX)^2=E(X^2)-(EX)^2概念在做实验时，常常是相对于试验结果本身而言，我们主要还是对结果的某些函数感兴趣。例如，在掷骰子时，我们常常关心的是两颗骰子的点和数，而并不真正关心其实际结果，就是说，我们关心的也许是其点和数为7，而并不关心其实际结果是否是（1，6）或（2，5）或（3，4）或（4，3）或（5，2）或（6，1）。

2023-05-22 21:08:251

0-1分布和二项分布的期望方差分别是什么

0-1分布，期望p方差p（1-p）二项分布期望np方差np（1-p）

2023-05-22 21:08:402

方差怎么求

2023-05-22 21:09:471

方差到底是有什么意义？

方差是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。统计中的方差（样本方差）是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。在许多实际问题中，研究方差即偏离程度有着重要意义。

2023-05-22 21:10:076

方差是什么

方差和标准差样本中各数据与样本平均数的差的平方的平均数叫做样本方差.样本方差的算术平方根叫做样本标准差.样本方差和样本标准差都是衡量一个样本波动大小的量，样本方差或样本标准差越大，样本数据的波动就越大.

2023-05-22 21:10:222

方差怎么算？

方差分两步算：第一步：先算样本中各个数据的平均数x拔 x拔=(x1+x2+x3+........+xn)÷n第二步：再算样本中各个数据与平均数x拔的差的平方的平均数 S^2=[(x1-x拔)^2+(x2-x拔)^2+(x3-x拔)^2+...........+(xn-x拔)^2]÷n 则S^2就是样本方差。

2023-05-22 21:11:012

协方差公式

cov(X,Y)=[E(XY)-E(X)E(Y)]/{sqrt[D(X)]*sqrt[D(Y)]}

2023-05-22 21:11:292

协方差的实际意义

协方差（Covariance）是概率论和统计学中非常重要的概念，它用于衡量两个随机变量之间的线性相关程度。协方差的实际意义如下：协方差的符号表示两个变量的相关方向。当协方差为正数时，表示两个变量是正相关的，即当一个变量增加时，另一个变量也增加；当协方差为负数时，表示两个变量是负相关的，即当一个变量增加时，另一个变量减少。协方差的绝对值大小表示两个变量相关程度的强度。当协方差的绝对值越大时，表示两个变量的相关程度越强。协方差的单位是两个变量的单位的乘积，因此很难用具体的数值来直接解释协方差的实际意义。但是，我们可以通过计算协方差的相对大小，来比较两个变量之间的相关程度。协方差在金融和投资领域中被广泛使用，用于衡量不同资产之间的相关性。协方差可以帮助投资者理解不同资产之间的风险和收益之间的关系，以便在投资组合中进行最优的资产分配。协方差还可以用于计算其他重要的概念，如相关系数和回归分析中的斜率等。

2023-05-22 21:11:351

怎么求协方差？

　　你好，请采纳！　　cov(x,y)=EXY－EX*EY　　协方差的定义，EX为随机变量X的数学期望，同理，EXY是XY的数学期望，挺麻烦的，建议你看一下概率论cov(x,y)=EXY－EX*EY　　协方差的定义，EX为随机变量X的数学期望，同理，EXY是XY的数学期望，挺麻烦的，建议你看一下概率论　　举例：　　Xi 1.1 1.9 3　　Yi 5.0 10.4 14.6　　E(X) = (1.1+1.9+3)/3=2　　E(Y) = (5.0+10.4+14.6)/3=10　　E(XY)=(1.1×5.0+1.9×10.4+3×14.6)/3=23.02　　Cov(X,Y)=E(XY)-E(X)E(Y)=23.02-2×10=3.02　　此外：还可以计算：D(X)=E(X^2)-E^2(X)=(1.1^2+1.9^2+3^2)/3 - 4=4.60-4=0.6 σx=0.77　　D(Y)=E(Y^2)-E^2(Y)=(5^2+10.4^2+14.6^2)/3-100=15.44 σy=3.93　　X,Y的相关系数：　　r(X,Y)=Cov(X,Y)/(σxσy)=3.02/(0.77×3.93) = 0.9979　　表明这组数据X,Y之间相关性很好!

2023-05-22 21:12:121

什么叫协方差分析？其与方差分析比较有何优势

协方差分析是加入协变量的方差分析，协变量实际上就是我们所说的控制变量，你的调查研究中如果有一些你并不真正关心、但有可能对因变量有影响的变量，你可以将其作为协变量，这就意味着你控制了该变量对因变量的效应，从而可以考察自变量与因变量的真实关系。协方差分析出了要设定协变量这一点，其他方面与一般的方差分析没有太大区别。协变量是连续变量方差分析是不能控制这种无关的连续变量的，所以协方差分析能够得到更可靠的研究结果

2023-05-22 21:12:191

计算样本协方差

除以n首先，把这两组数据看做是二维随机变量（X，Y）， 要求协方差cov（X,Y） 有公式cov（X,Y）=E{[X-E(X)]*[Y-E(Y)]} =E(X*Y)-E(X)*E(Y) 又因为，求期望的表达式为E（X）=∑Xi*Pi 由于样本中元素较少，每个元素的概率可以看作相等，都为1/n 因此，E（X)=(∑Xi)/n 同理可得，E(Y)=（∑Yi）/n E(X*Y)=（∑Xi*Yi）/n 最终结果为：

2023-05-22 21:12:371

怎样求方差，怎样求协方差？

对于二维随机变量(X,Y)方差Var(2X-Y)=Var(2X)+Var(Y)-2Cov(2X,Y)=4Var(X)+Var(Y)-4Cov(X,Y)因为X,Y独立，即X,Y不相关，因此协方差Cov(X,Y)=0=4Var(X)+Var(Y)示例已知某零件的真实长度为a，现用甲、乙两台仪器各测量10次，将测量结果X用坐标上的点表示如图1：甲仪器测量结果：a，乙仪器测量结果：全是a。两台仪器的测量结果的均值都是 a 。但是用上述结果评价一下两台仪器的优劣，很明显，我们会认为乙仪器的性能更好，因为乙仪器的测量结果集中在均值附近。由此可见，研究随机变量与其均值的偏离程度是十分必要的。那么，用怎样的量去度量这个偏离程度呢?容易看到E[|X-E[X]|]能度量随机变量与其均值E（X）的偏离程度。但由于上式带有绝对值，运算不方便，通常用量E[（X-E[X]）2] 这一数字特征就是方差。

2023-05-22 21:12:551

协方差公式

协方差公式为：COV(X，Y)=E(XY)-E(X)E(Y)。其中X和Y为两个实随机变量，E[X]与E[Y]为其期望值。协方差（Covariance）在概率论和统计学中用于衡量两个变量的总体误差。若两个变量的变化趋势一致，即如果其中一个变量大于自身的期望值，另一个变量也大于自身的期望值，则两个变量之间的协方差就是正值。若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，另一个变量却小于自身的期望值，则两个变量之间的协方差就是负值。

2023-05-22 21:13:021

什么是方差.协方差

协方差分析是建立在方差分析和回归分析基础之上的一种统计分析方法。 方差分析是从质量因子的角度探讨因素不同水平对实验指标影响的差异。一般说来，质量因子是可以人为控制的。 回归分析是从数量因子的角度出发，通过建立回归方程来研究实验指标与一个（或几个）因子之间的数量关系。但大多数情况下，数量因子是不可以人为加以控制的。样本中各数据与样本平均数的差的平方和的平均数叫做样本方差；样本方差的算术平方根叫做样本标准差。样本方差和样本标准差都是衡量一个样本波动大小的量，样本方差或样本标准差越大，样本数据的波动就越大。数学上一般用E{[X-E(X)]^2}来度量随机变量X与其均值E(X)的偏离程度，称为X的方差。望采纳

2023-05-22 21:13:111

协方差计算公式 公式讲解

协方差计算公式 1. 公式:cov (x, y)=EXY-EX * EY协方差的定义，EX为随机变量x的数学期望，同理，EXY为XY的数学期望。 2. 协方差是概率论和统计学中用来度量两个变量的总体误差。方差是协方差的一种特殊情况，即当两个变量相同时。 3.协方差表示两个变量的总误差，不同于方差只表示一个变量的误差。如果两个变量的变化趋势一致，即其中一个大于其期望值，另一个大于其期望值，则两个变量之间的协方差为正。

2023-05-22 21:13:171

什么是协方差，怎么计算？

cov(x,y)公式是：D(X)=E(X²)-E²(X)=(1.1²+1.9²+3²)/3 - 4=4.60-4=0.6 σx=0.77D(Y)=E(Y²)-E²(Y)=(5²+10.4²+14.6²)/3-100=15.44 σy=3.93X,Y的相关系数：r(X,Y)=Cov(X,Y)/(σxσy)=3.02/(0.77×3.93) = 0.9979协方差表示的是两个变量的总体的误差，这与只表示一个变量误差的方差不同。 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，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，即其中一个大于自身的期望值，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。若两个随机变量X和Y相互独立，则E[(X-E(X))(Y-E(Y))]=0，因而若上述数学期望不为零，则X和Y必不是相互独立的，亦即它们之间存在着一定的关系。协方差与方差之间有如下关系：D(X+Y)=D(X)+D(Y)+2Cov(X，Y)D(X-Y)=D(X)+D(Y)-2Cov(X，Y)协方差与期望值有如下关系：Cov(X，Y)=E(XY)-E(X)E(Y)。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)。设X和Y是随机变量，若E(X^k)，k=1，2，...存在，则称它为X的k阶原点矩，简称k阶矩。若E{[X-E(X)]k}，k=1，2，...存在，则称它为X的k阶中心矩。若E{(X^k）（Y^p)}，k、l=1，2，...存在，则称它为X和Y的k+p阶混合原点矩。若E{[X-E(X)]^k[Y-E(Y)]^l }，k、l=1，2，...存在，则称它为X和Y的k+l阶混合中心矩。显然，X的数学期望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X和Y的二阶混合中心矩。

2023-05-22 21:13:361

协方差的计算公式？

定义 E[(X-E(X))(Y-E(Y))]称为随机变量X和Y的协方差,记作COV(X,Y),即COV(X,Y)=E[(X-E(X))(Y-E(Y))]。注意 E[(X-E(X))(Y-E(Y))]= E(XY)-E(X)E(Y) 。一：举例（1）Xi 1.1 1.9 3Yi 5.0 10.4 14.6E(X) = (1.1+1.9+3)/3=2E(Y) = (5.0+10.4+14.6)/3=10E(XY)=(1.1×5.0+1.9×10.4+3×14.6)/3=23.02Cov(X,Y)=E(XY)-E(X)E(Y)=23.02-2×10=3.02。二：（1）协方差表示的是两个变量的总体的误差，这与只表示一个变量误差的方差不同。 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，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。（2） 如果两个变量的变化趋势相反，即其中一个大于自身的期望值，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。（3）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]。（4）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。（5）协方差Cov(X,Y)的度量单位是X的协方差乘以Y的协方差。而取决于协方差的相关性，是一个衡量线性独立的无量纲的数。协方差为0的两个随机变量称为是不相关的。三：性质若两个随机变量X和Y相互独立，则E[(X-E(X))(Y-E(Y))]=0，因而若上述数学期望不为零，则X和Y必不是相互独立的，亦即它们之间存在着一定的关系。协方差与方差之间有如下关系D(X+Y)=D(X)+D(Y)+2Cov(X，Y)D(X-Y)=D(X)+D(Y)-2Cov(X，Y)协方差与期望值有如下关系：Cov(X，Y)=E(XY)-E(X)E(Y)。

2023-05-22 21:13:421

协方差的性质是什么?

定义1：变量xk和xl如果均取n个样本，则它们的协方差定义为 ，这里 分别表示两变量系列的平均值。协方差可记为两个变量距平向量的内积，它反映两气象要素异常关系的平均状况。定义2：度量两个随机变量协同变化程度的方差。协方差 协方差（Covariance）在概率论和统计学中用于衡量两个变量的总体误差。而方差是协方差的一种特殊情况，即当两个变量是相同的情况。协方差表示的是两个变量的总体的误差，这与只表示一个变量误差的方差不同。 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，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，即其中一个大于自身的期望值，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。性质若两个随机变量X和Y相互独立，则E[(X-E(X))(Y-E(Y))]=0，因而若上述数学期望不为零，则X和Y必不是相互独立的，亦即它们之间存在着一定的关系。 协方差与方差之间有如下关系：D(X+Y)=D(X)+D(Y)+2Cov(X，Y)D(X-Y)=D(X)+D(Y)-2Cov(X，Y)协方差与期望值有如下关系：Cov(X，Y)=E(XY)-E(X)E(Y)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)

2023-05-22 21:14:511

概率论相关系数是什么?

相关系数如下：在概率论中，相关系数是：显示两个随机变量之间线性关系的强度和方向。实际中，为了能进行这样的横向对比，我们需要排除用统一的方式来定量某个随机变量的上下浮动。这时我们会计算相关系数。相关系数是“归一化”的协方差。一些不同的相关系数：Pearson相关系数：衡量两个等距尺度或等比尺度变量之相关性。是最常见的，也是学习统计学时第一个接触的相关系数。Spearman等级相关系数：衡量两个次序尺度变量之相关性。Kendall等级相关系数：衡量两个人为次序尺度变量（原始资料为等距尺度）之相关性。Kendall和谐系数：衡量两个次序尺度变量之相关性。Gamma相关系数：衡量两个次序尺度变量之相关性。

2023-05-22 21:15:211

相关系数是什么意思？

相关系数越大，说明两个变量之间的关系就越强。样本的简单相关系数一般用r表示，计算公式为：r的取值在-1与+1之间，若r>0，表明两个变量是正相关，即一个变量的值越大，另一个变量的值也会越大；若r<0，表明两个变量是负相关，即一个变量的值越大另一个变量的值反而会越小。r 的绝对值越大表明相关性越强，要注意的是这里并不存在因果关系。若r=0，表明两个变量间不是线性相关，但有可能是其他方式的相关（比如曲线方式）。 利用样本相关系数推断总体中两个变量是否相关，可以用t 统计量对总体相关系数为0的原假设进行检验。若t 检验显著，则拒绝原假设，即两个变量是线性相关的；若t 检验不显著，则不能拒绝原假设，即两个变量不是线性相关。扩展资料一些实际工作者用非居中的相关系数（与Pearson系数不相兼容）。例如：假设五个国家的国民生产总值分别是1、2、3、5、8（单位10亿美元），又假设这五个国家的贫困比例分别是11%、12%、13%、15%、18%。则有两个有序的包含5个元素的向量x、y：x = (1, 2, 3, 5, 8) 、 y = (0.11, 0.12, 0.13, 0.15, 0.18) 使用一般的方法来计算向量间夹角（参考数量积）。上面的数据实际上是选择了一个完美的线性关系：y = 0.10 + 0.01 x。因此皮尔逊相关系数应该就是1。把数据居中（x中数据减去 E(x) = 3.8 ，y中数据减去E(y) = 0.138）后得到：x = (−2.8, −1.8, −0.8, 1.2, 4.2)、 y = (−0.028, −0.018, −0.008, 0.012, 0.042)。参考资料来源：百度百科-相关系数

2023-05-22 21:15:341

期望的意思解释一下

关于期望的意思解释一下解答如下：期望意思：指人们对某样东西的提前勾画出的一种标准，达到了这个标准就是达到了期望值。【词语】：期望【拼音】：qī wàng期望基本释义：对人或事物的未来有所等待，希望。期望引证解释：对人或事物的未来有所等待，希望。曹禺 《雷雨》第三幕：“人们心里还是热燥燥的，期望着再来一次雷雨。” 期望用法示例：不要期望依靠非凡的境遇取得成功，要抓住每一个平常的机会。拼命去争取成功，但不要期望一定会成功。扩展资料期望近义词：希望、盼望希望【词语】：希望【拼音】：xī wàng【释义】：心中最真切的幻想、盼望、期望、愿望。期望达到的某种目的或出现的某种情况。示例：只有在那崎岖的小路上不畏艰险奋勇攀登的人，才有希望达到光辉的顶点。成功不是靠梦想和希望，而是靠努力和实践。盼望【词语】：盼望【拼音】：pàn wàng【释义】：殷切地期望；急切地期望。示例：如果你盼望明天，那必须先脚踏现实；如果你希望辉煌，那么你须脚不停步。什么时候也不要废弃盼望，越是险恶的环境越要燃起愿望的意志。

2023-05-22 20:59:061

盼望、希望、期望、企望、愿望的意思是什么？

企望：盼望希望：心中最真切的幻想

2023-05-22 20:59:002

期望的计算公式是什么？

E(X) = X1*p(X1） + X2*p(X2） + …… + Xn*p(Xn) = X1*f1(X1） + X2*f2(X2） + …… + Xn*fn(Xn)X ；1,X ；2,X ；3，……，X。n为这离散型随机变量，p(X1）,p(X2）,p(X3），……p(Xn)为这几个数据的概率函数。在随机出现的几个数据中p(X1）,p(X2）,p(X3），……p(Xn)概率函数就理解为数据X1,X2,X3，……，Xn出现的频率f(Xn).扩展资料在概率论和统计学中，数学期望(mean)（或均值，亦简称期望）是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和，是最基本的数学特征之一。它反映随机变量平均取值的大小。需要注意的是，期望值并不一定等同于常识中的“期望”——“期望值”也许与每一个结果都不相等。期望值是该变量输出值的平均数。期望值并不一定包含于变量的输出值集合里。大数定律规定，随着重复次数接近无穷大，数值的算术平均值几乎肯定地收敛于期望值。离散型随机变量与连续型随机变量都是由随机变量取值范围(取值)确定。参考资料：百度百科词条 数学期望

2023-05-22 20:58:471

什么叫做希望？什么叫做期望？

希望是希望达到的某种目的或出现的某种情况；愿望。期望是指人们对某样东西的提前勾画出的一种标准，达到了这个标准就是达到了期望值。期望：对人或事物的未来有所等待和希望。和现实永远遥远，就像每个人都想要外表美丽的做恋人，但却忘记了自己有什么可以吸引他的，所以想达到期望目标，一定要联系现实。希望：心中最真切的幻想、盼望、期望、愿望个人觉得一般期望比希望表达的语气更强烈期待是指某事或某人即将到来还但还没有到来的心情期望是对人或事物的未来有所等待和希望期望强调语气的效果举例：期望 对人或事物的未来有所等待，针对较大较长远的事，比如对孩子长大后的期望，对这个集团将来的期望希望 心里想着实现某种事情 ，希望则是针对较小较不重要的事件的,比如说希望中彩票、希望明天不下雨等等.

2023-05-22 20:58:411

期望定义

期望的解释[hope;expect] 对人或事物的 未来 有所 等待 和 希望 期望 看到 他的 对手 失败 详细解释 希望，等待。 宋 叶适 《上孝宗皇帝札子》 ：“今环视诸臣，前者后者，迭进迭退……其抱此志意而可以策励期望者谁乎？” 明 高启 《送蔡参军序》 ：“盖侯之贤，夙有以当太尉简注之深，而致国人期望之重。” 清 黄景仁 《三十夜梦怀殊》 诗：“白头期望意，岂独在 文章 。” 曹禺 《雷雨》 第三幕：“人们心里还是热燥燥的，期望着再来一次雷雨。” 词语分解 期的解释 期 ī 规定的 时间 ，或一段时间：定期。限期。期限。学期。 量词， 用于 刊物或其他分期的事物：第五期。 盼望 ，希望：期望。期冀。 期盼 。 期待 。 限度：“征敛无期求索无度”。 必， 决定 ：“期死，非勇也”。 〔期颐〕指人活到一百岁。 地质学上指在一个国境内或一个大区域内，小于“世”的地质年代单位。 期 ī 一周年，一整月： 期年 。期月。期服（古代丧服名，要穿一年）。 部首 ：月； 望的解释 望 à 看，往远处看：望见。眺望。 张望 。望尘莫及（喻远远落后）。 望风 捕影。 拜访： 看望 。拜望。 探望 。 希图，盼：期望。 欲望 。 喜出望外 。 人所 敬仰 的，有名的：望族。名望。声望。 威望 。 向，朝着：望东走。 月圆，农历每月十五日前后：望日。 埋怨 ， 责备 ： 怨望 。 姓。 视看瞧 部首：月。

2023-05-22 20:58:351

期望的意思解释

期望是对人或事物的未来有所等待，希望。1、期望是汉语词语，拼音是【qī，wàng】，意思是指人们对某样东西的提前勾画出的一种标准，达到了这个标准就是达到了期望值。2、出自叶适《上孝宗皇帝札子》：“今环视诸臣，前者后者，迭进迭退……其抱此志意而可以策励期望者谁乎？”3、高启《送蔡参军序》：“盖侯之贤，夙有以当太尉简注之深，而致国人期望之重。”黄景仁《三十夜梦怀殊》诗：“白头期望意，岂独在文章。”4、曹禺《雷雨》第三幕：“人们心里还是热燥燥的，期望着再来一次雷雨。”近义词有盼望、渴望。期望的例句：1、故步自封，实际上就是不知上进，怎么能期望他有更高的成就。2、孩童只盼望欢乐，大人只知道期望，为何都不大懂得努力体恤对方。3、人不期望在逆境中生存，但需要在逆境中磨炼。苦难是划破黎明的坚冰，我们时刻准备着：学会吃亏。用爱去溶化人生的每一个细节，用真心去打开天堂之门。4、打开的是吉祥，看到的是鸿运，愿所有期望和祝福涌向您，祈望您心情舒畅万事顺意，愿这美好心愿化作真挚的祝福送给您！5、心有灵犀只是一个不负责任的神话，让我们对他人产生不负责任的过高期望。不解释又怎样，别人误会我，并不会使我落入他们所设想的那个因果。我们都是凡夫俗子，没有大智慧，才会落入一种祈求别人了解自己的痛苦之中。

2023-05-22 20:57:521

期望和希望的异同及其用法

．“希望”与“期望”都指人的某种愿望。“希望”指对某种目的的向往，或指理想所寄托的对象。“期望”指预期要达到的目的。

2023-05-22 20:57:451

希望和期望有什么区别？

这两者看似都是一种愿望，希望和期望，都是未来的憧憬意思。但两者是有一定区别的。第一：语气希望相比于期望来说，希望会缓和许多，给人会比较轻松的感觉。而期望更多包含一种肯定，一定的意思，容易把一个人的想法加载到另一个人身上，所以语气会相对来说重许多。比如说明天，我希望明天是一个好日子。另一个，我期待明天是一个好日子。这两者，都包含着对明天天气的期盼，但前者明显语气舒缓很多，就是轻轻表达自己的意思，如果明天是一个好日子那最好，但如果不是也没有大关系。而我期待明天是个好日子，这话说的是我很希望明天会是个好日子，这样我有很多事情可以完全，这后者会承载一定压力，所以语气会重一些。第二：对象相对来说，喜欢用“希望”一般是对事情而不是对人。而期待更多的是对人不对事。所以在生活中，你会发现，许多用希望的场合，是对事不对人；而期待的话，是对人不对事。很多时候，我们是期望对方变成自己想要的模样，这话会有很大的期待，也是比较重要的。如果说我们只是希望对方变成我们想要的模样，相对来说，口气是比较轻的，也就是说对方无论做到没有做到，这个都没有关系。而期望的话，如果对方没有做到的情况下，内心会有很大的失望。第三：事情的轻重对于在某个人心中，如果事情或者人是很重要的话，更多的是期待。这个期望往往是针对对未来人或者事情，有较大或者较重要，或者较长远这样的打算。而希望只是一种期待，到底能不能实现这个机会不大也没有关系。所以还是看待事情的轻重。你体会一下，我希望你做个快乐的人，和我期望你做个快乐的人，就知道区别了。

2023-05-22 20:57:211

什么是期望？怎样算期望？

求解“数学期望”主要有两种方法：只要把分布列表格中的数字 每一列相乘再相加 即可。如果X是离散型随机变量，它的全部可能取值是a1,a2,…，an,…,取这些值的相应概率是p1,p2…,pn,…,则其数学期望E(X)=(a1)*(p1)+(a2)*(p2)+…+(an)*(pn)+…；如果X是连续型随机变量，其概率密度函数是p(x)，则X的数学期望E(X)等于 函数xp(x)在区间(-∞，+∞）上的积分。在概率论和统计学中，数学期望(mean)（或均值，亦简称期望）是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和，是最基本的数学特征之一。它反映随机变量平均取值的大小。

2023-05-22 20:57:141

期望名词解释

期望是概率论的内容，均值是数理统计的内容，而大数定律将两者联系起来。大数定律基本上就是说满足一定条件，则均值依概率收敛到均值的期望，所以可以用大量数据的均值近似代表期望，而样本满足iid（独立同分布），所以当 [公式] 时，均值=期望=均值的期望均值：多个随机变量的和再除以个数，相当于还是一个随机变量（实际操作相对于抽取n次的结果求和再除以n）期望：当数量足够多的时候，这个随机变量会收敛，这个收敛的值为期望均值的期望：（抽n次的结果求和除以n，结果作为新的随机变量再求期望）之前一直不知道求期望有什么用，期望到底代表什么含义呢？于是我查了很多资料和博客，各种说法都有，感觉都不是讲的很清楚，所以我这里就将自己的思考和各位做个探讨：首先我们要分清楚什么是期望(mean)，什么是平均值（average）。期望跟随机变量取值的概率有关，求期望用通俗的话来说就是求加权平均。那么期望到底有什么意义呢？有的人说求期望就是期待一个随机变量的值。我觉得这个说法是错误的，举个简单的例子，掷硬币，正面设为1，反面设为-1，正反概率都是0.5，那么抛一次硬币的期望值是多少？答案是0，既不是1也不是-1，因此期望值并不是求所期待的随机变量的值！我觉得我们首先要先了解样本分布这个概念，在这里不严格区分样本和随机变量了，我们假设样本就是随机变量它服从某种特定的分布，比如常见的有正态分布，二项分布，伯努利分布，均匀分布等。直观的去看待一个分布，就是随机抽一个样本，那么这个样本来自各个位置的概率情况。那么求一个随机变量的期望其实就是求这个样本所在分布的“中间位置”（重心位置的横坐标），比如标准正太分布的中间位置就是x=0，上面那个抛硬币的例子也能解释得通。下面再举个n重伯努利分布（二项分布）的例子，假定重复抛掷一枚均匀硬币，如果在第i次抛掷中出现正面，令Xi=1;如果出现反面，令Xi=0，那么实验序列（X1，X2,...Xn）的最终值E（E的取值范围是0~n，比如E=5表示n次抛硬币实验有5次出现了正面），也就是说正面朝上的次数服从参数为p=1/2的二项分布。我们知道二项的期望是np，n是指抛硬币次数，p是硬币正面朝上的概率。同为抛硬币，为什么期望不是0呢？因为n重伯努利试验关注的是硬币正面朝上的次数E服从二项分布，此时的随机变量是E。求的期望也是硬币朝上次数的分布的“中间位置”，硬币朝上的次数也都是有概率的，因此二项分布的期望就是np了。最后，这个分布“中间位置”的解释同样符合大数定理：通过收集大量的样本并计算样本集合的平均值可以无限近似期望。以上就是我个人对期望的理解，同时希望能跟有不同理解的同学一起探讨

2023-05-22 20:56:571

数学期望的作用是什么？方差的作用是什么？

这些本身是为了在分析现实生活中统计得到的数据的时候有用数学期望，是为了准确地预期某件事未来可能的发展方差，是为了分析一组数据中的差异情况，方差越小越“整齐”

2023-05-22 20:56:452

什么是期望？如何解释

期望 具体是指 个体行为强度因对其行为结果的强度和期盼而决定的,即行结果对个体的吸引力。

2023-05-22 20:56:312

期望的意思解释一下

期望的解释[hope;expect] 对人或事物的 未来 有所 等待 和 希望 期望 看到 他的 对手 失败 详细解释 希望，等待。 宋 叶适 《上孝宗皇帝札子》 ：“今环视诸臣，前者后者，迭进迭退……其抱此志意而可以策励期望者谁乎？” 明 高启 《送蔡参军序》 ：“盖侯之贤，夙有以当太尉简注之深，而致国人期望之重。” 清 黄景仁 《三十夜梦怀殊》 诗：“白头期望意，岂独在 文章 。” 曹禺 《雷雨》 第三幕：“人们心里还是热燥燥的，期望着再来一次雷雨。” 词语分解 期的解释 期 ī 规定的 时间 ，或一段时间：定期。限期。期限。学期。 量词， 用于 刊物或其他分期的事物：第五期。 盼望 ，希望：期望。期冀。 期盼 。 期待 。 限度：“征敛无期求索无度”。 必， 决定 ：“期死，非勇也”。 〔期颐〕指人活到一百岁。 地质学上指在一个国境内或一个大区域内，小于“世”的地质年代单位。 期 ī 一周年，一整月： 期年 。期月。期服（古代丧服名，要穿一年）。 部首 ：月； 望的解释 望 à 看，往远处看：望见。眺望。 张望 。望尘莫及（喻远远落后）。 望风 捕影。 拜访： 看望 。拜望。 探望 。 希图，盼：期望。 欲望 。 喜出望外 。 人所 敬仰 的，有名的：望族。名望。声望。 威望 。 向，朝着：望东走。 月圆，农历每月十五日前后：望日。 埋怨 ， 责备 ： 怨望 。 姓。 视看瞧 部首：月。

2023-05-22 20:56:241