协方差的性质怎么证明？
先帮他求解的时候，根据他这个性质还有就是具体的运算过程，我们可以找到一个最简单的优化证明方法是非常简单的。
韦斯特兰2023-07-25 16:34:303
协方差计算题
实际上协方差的公式是这样表达的：cov(A，B)=stdA*stdB*cor(A，B)其中stdA为资产组合A的标准差，stdB为资产组合B的标准差，cor(A，B)为资产组合A和B之间的相关系数。（你提供的协方差=相关系数*Var1*Var2公式并不正确，若要这样表达应为协方差=相关系数*(Var1*Var2)^(1/2)）故此根据上述的式子和数据可得cov(A，B)=stdA*stdB*cor(A，B)=2.24%*2.24%*1=0.0005注意对于协议差的计算应该要忽略两个组合之间的所占的投资比例，原因是协议差的计算并不涉及相关比例的问题，而对于两个投资组合的方差则要考虑到投资所占比例问题，原因是在这个计算中投资比例会影响方差的结果，这是两个投资组合的方差公式：VAR(A，B)=x^2*varA+(1-x)^2*varB+2x(1-x)*cov(A，B)注：X为投资组合A所占的投资比例，故此投资组合了相应的投资比例为1-X
北有云溪2023-07-25 16:34:301
协方差计算期望和方差的公式是什么？
六个常见分布的期望和方差：1、均匀分布，期望是（a+b）/2，方差是（b-a）的平方/12。2、二项分布，期望是np，方差是npq。3、泊松分布，期望是p，方差是p。4、指数分布，期望是1/p,方差是1/(p的平方)。5、正态分布，期望是u，方差是&的平方。6、x服从参数为p的0-1分布，则e(x)=p，d(x)=p(1-p)。方差计算注意事项协方差矩阵计算的是不同维度之间的协方差，而不是不同样本之间的，结合下面的2理解，每个样本有很多特征，每个特征就是一个维度。根据公式，计算协方差需要计算均值，那是按行计算均值还是按列，协方差矩阵是计算不同维度间的协方差，要时刻牢记这一点。
大鱼炖火锅2023-07-25 16:34:301
标准差,协方差,相关系数的公式是什么
标准差 D (X ) = E [X - E(X)]2 根号D (X )为 X 的均方差或标准差 常用公式D(X)=E(X2)-E2(X) 协方差 COV（X,Y）=E([X-E(X)][Y-E(Y)]) 相关系数 协方差/[根号D（X）*根号D（Y）]
tt白2023-07-25 16:34:291
标准差协方差相关系数的公式是什么 标准差协方差相关系数的公式是怎样的
1、标准差计算公式是标准差σ=方差开平方。标准差，中文环境中又常称均方差，是离均差平方的算术平均数的平方根，用σ表示。在概率统计中最常使用作为统计分布程度上的测量。标准差是方差的算术平方根。标准差能反映一个数据集的离散程度。 2、协方差cov计算公式是：cov(x,y)=EXY－EX*EY。 3、相关系数介于区间[-1，1]内。当相关系数为-1，表示完全负相关，表明两项资产的收益率变化方向和变化幅度完全相反。当相关系数为+1时，表示完全正相关，表明两项资产的收益率变化方向和变化幅度完全相同。当相关系数为0时，表示不相关。
人类地板流精华2023-07-25 16:34:291
怎么理解期望和协方差相关的公式？
方差和期望的关系公式：DX=EX^2-(EX)^2。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）。将第一个公式中括号内的完全平方打开得到：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，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。方差计算注意事项协方差矩阵计算的是不同维度之间的协方差，而不是不同样本之间的。（结合下面的2理解，每个样本有很多特征，每个特征就是一个维度）。根据公式，计算协方差需要计算均值，那是按行计算均值还是按列，协方差矩阵是计算不同维度间的协方差，要时刻牢记这一点。望采纳
u投在线2023-07-25 16:34:292
协方差计算公式是什么？
协方差cov计算公式是：cov(x,y)=EXY－EX*EYEX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。扩展资料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。
可桃可挑2023-07-25 16:34:281
设X与Y是相互独立的两个随机变量，且均服从参数为λ的指数分布，试求随机变量Z1=4X-3Y与Z2=3X+Y的协方差
由于X～E（λ），所以密度函数为f(x)＝λe?λx，x＞0 0，x≤0 ，分布函数为F(x)＝1?e?λx，x＞0 0，x≤0 ?EX＝1 λ ，DX＝1 λ2 ，所以A，B，C都不对．因为E(X+Y)＝2 λ ，E(X?Y)＝0，而max（X，Y）的分布函数不是F2(x)＝1?e?2λx，x＞0 0，x≤0 ，所以D对．事实上，min（X，Y）的分布函数为 P{min（X，Y）}≤x}=1-P{min（X，Y）}＞x}=1?P{X＞x，Y＞x}＝1?P{X＞x}P{Y＞x}＝1?[1?F(x)]2＝1?e?2λx，x＞0 0，x≤0 ．故选择：D．
铁血嘟嘟2023-07-06 08:14:461
EXCEL中用协方差法计算基尼系数
看看这个有帮助么http://wenku.baidu.com/view/e5aa43d6195f312b3169a5b2.html这个文档逐步逐步教的，有例子参考http://zhidao.baidu.com/link?url=_YOnBy5v3kpUR9QUhW3bAPJTauYe7VOO9aVbuoq_lxx2jscNRdeouBkQt8xJ825zI0KTAbOAN227Jf2DoZ2o1a不行在知道里在嗖嗖
Chen2023-07-05 06:55:421
方差，标准差，协方差公式
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。总体方差计算公式：有关协方差公式:标准差公式:
陶小凡2023-06-29 09:07:511
概率与统计 如何证明标准协方差小于或等于一
你说的是不是标准化后的两个随机变量的协方差小于或等于一?如果是的话看如下解答（如果不是可以继续交流）：两随机变量X,Y的标准化变量分别是X"=(X-μ1)/σ1,Y"=(Y-μ2)/σ2,.其中μ1,μ2分别是X和Y的期望值,σ1,σ2...
Ntou1232023-06-13 07:16:591
年龄存在差异，但是对观测指标无影响，还需要做协方差分析吗
要做校正年龄的
黑桃花2023-06-12 07:20:291
spss多元方差分析和协方差分析是按照《spss从基础到应用》做的，最后确定键就是灰色，不能点击，怎么办？
可能你软件没安装好，或操作错误，我替别人做这类的数据分析蛮多的
瑞瑞爱吃桃2023-06-12 07:20:281
多元回归分析残差的协方差阵怎么算
我们需要进行以下六个假设，这些假设是经典的多元线性回归模型有效的前提：1、因变量Y和自变量X1，X2，…，Xk之间的关系是线性的。2、自变量（X1，X2，…，Xk）不是随机的。而且，两个或多个自变量之间不存在精确的线性关系。3、以自变量为条件的残差的期望值为0：E（ε|X1，X2，…，Xk）=0。4、残差项的方差对于所有观察值都是相同的：E（εi2）=σε2。5、残差项在各个观测值之间是不相关的：E（εiεj）=0，j≠i。6、残差项是正态分布的。二.计量经济学中的普通最小二乘法（OLS）的4个基本假设条件分别为：1、解释变量是确定变量，不是随机变量。2、随机误差项具有零均值、同方差何不序列相关性。3、随机误差项与解释变量之间不相关。4、随机误差项服从零均值、同方差、零协方差的正态分布。三.残差分析（1）残差分析定义在回归模型中，假定残差的期望值为0，方差相等且服从正态分布的一个随机变量。但是，若关于残差的假定不成立，此时所做的检验以及估计和预测也许站不住脚。确定有关残差的假定是否成立的方法之一是进行残差分析（residual analysis）.回归模型下的预测值和观测值之间的差异必须是随机不可预测的。换句话说，在误差(error)中不应该含有任何可解释、可预测的信息。(2)残差分析包括以下内容：①残差是否服从均值为零的正态分布；②残差是否为等方差的正态分布；③残差序列是否独立；④借助残差探测样本中的异常值。（3）如何进行残差分析：看分布-绘制残差图看独立-DW检验1.残差图1-1残差图的定义：是指以某种残差为纵坐标，以其他适宜的量为横坐标的散点图。这里横坐标有多种选择，最常见的选择是：1.因变量的拟合值；2. 某自变量的观察值；3.在因变量的观察值Y1，…，Yn为一时间序列时， 横坐标可取为观察时间或观察序号
苏萦2023-06-12 07:20:281
有关二维连续随机变量服从正态分布 协方差的问题 如图 求分析等式！
这里使用了协方差的基本性质，即Cov(aX，bY)=abCov(X，Y)和Cov(X+Y，Z)=Cov(X，Z)+Cov(Y，Z)题中给出的Cov（X，Z）=Cov(X，X/3+Y/2)=Cov(X，X/3)+Cov(X，Y/2)=1/3Cov(X，X)+1/2Cov（X，Y）=1/3D（X）+1/2Cov(X，Y)应该就是这样了铁血嘟嘟2023-06-12 07:20:272
同一时间点的数据能用协方差分析吗
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
此后故乡只2023-06-12 07:20:271
spss协方差分析的结果在论文中怎么表示
协方差分析部分 就类似于回归分析的 回归系数
凡尘2023-06-12 07:20:272
请教如何在eviews中实现面板数据模型的协方差分析，进而确定方程形式
面板回归分析即可
wpBeta2023-06-12 07:20:271
协方差矩阵和相关阵的典型相关分析的区别和联系
联系：协方差矩阵和相关矩阵都属于统计学与概率论范畴。区别：一、应用不同1、协方差矩阵：协方差矩阵可用来表示多维随机变量的概率密度，从而可通过协方差矩阵达到对多维随机变量的研究。2、相关矩阵：相关矩阵主要用于收缩范围，利用P/P矩阵进行分析。二、性质不同1、协方差矩阵：cov（X，Y）=cov（Y，X）u1d40；cov（AX+b，Y）=Acov（X，Y），其中A是矩阵，b是向量。2、相关矩阵：相关矩阵的对角元素是1。相关矩阵是对称矩阵。三、特点不同1、协方差矩阵：为对称非负定矩阵。2、相关矩阵：矩阵各列间的相关系数构成的参考资料来源：百度百科-相关矩阵百度百科-协方差矩阵wpBeta2023-06-12 07:20:261
协方差矩阵分析方法，学习资料，问题求助
嗯,要先求公共周期w0=2pai/pai=2.然后直接利用欧拉公式.cos4t就等于[e^(j4t)+e^(-j4t)]/2 你把这个和傅里叶级数的形式一比较就知道了：k=2 的时候, 系数就是那个1/2 同理 k=-2 jiu是1/2 sin6t可以用类似的方式展开.那个e的指数形式就对应项的傅里叶级数,前面就是他的系数了
左迁2023-06-12 07:20:261
三因素被试内设计的协方差分析怎么做
你这个可以做回归，方差分析不好做协变量的铁血嘟嘟2023-06-12 07:20:251
对协方差分析的结果描述，论文中采用估计值还是实测值？
个人认为是实测值，毕竟论文具有一定严谨的思维和文风。
真颛2023-06-12 07:20:251
方差与协方差的含义是什么？
组间和组内和的离差平方和与自由度的比值。SPSS提供了从简单的统计描述到复杂的多因素统计分析方法，比如数据的方差分析、探索性分析、统计描述、列联表分析、二维相关、秩相关、偏相关、非参数检验、多元回归、生存分析、协方差分析、判别分析、因子分析、聚类分析、非线性回归、Logistic回归等。研究者可以在模块中轻松的实现从抽样设计、统计描述到复杂统计建模以发现影响因素的整个分析过程，方差分析模型、线形回归模型、Logistic回归模型等复杂的统计模型都可以加以使用，而操作方式将会和完全随机抽样数据的分析操作没有什么差别。扩展资料方差分析独立模块-AMOSAMOS 是SPSS Statistics软件包中的独立产品，是功能强大的结构方程（SEM） 建模工具，通过对包括回归、因子分析、相关性分析和方差分析等传统多元分析方法的扩展，为理论研究提供更多的支持。在AMOS 环境下，您可以在直观的路径图下指定、估计、评估以及设定模型，以展示假定的各变量之间的关系，来方便地地建立能真实反应复杂关系的行为态度模型。在AMOS 中，任何数值变量，不管是可观测的还是潜在的，都可以用来建模，预测其它数值变量。
gitcloud2023-06-12 07:20:251
协方差结果怎么列出三线表
与相关系数一样，协方差是描述两个测量值变量之间的离散程度的指标，即用来衡量两个样本之间的相关性有多少，也就是一个样本的值的偏离程度会对另外一个样本的值的偏离产生多大的影响。下面以实例具体说明如何计算协方差。STEP01：打开“协方差分析.xlsx”工作簿，切换到“数据”选项卡，然后在“分析”组中单击“数据分析”按钮，打开如图7-55所示的“数据分析”对话框。在“分析工具”列表框中选择“协方差”选项，然后单击“确定”按钮。STEP02：随后会打开图7-55 选择协方差分析工具“协方差”对话框，在“输入”列表区域设置输入区域为“$A$3:$C$12”，在“分组方式”列表中单击选中“逐列”单选按钮，并勾选“标志位于第一行”复选框，在“输出选项”列表中单击选中“输出区域”单选按钮，设置输出区域为“$E$3”单元格，最后单击“确定”按钮，如图7-56所示。此时，可在从E3开始的单元格中看到分析的结果，如图7-57所示。图7-56 设置协方差属性参数
小菜G的建站之路2023-06-12 07:20:251
请教用MATLAB如何做协方差模型分析
在方差分析中协变量必须是连续性变量，否则结果会出现错误。不过在你的实验中，性别应该作为混杂因素来处理，在实验设计阶段可以采用限制、匹配、随机化的方法以避免其产生混杂作用；如果其混杂作用已经产生，即实验数据已得出，则只能通过分层分析或多因素分析中的Logistic 回归分析来解决了。凡尘2023-06-12 07:20:241
spss 能做有关重复测量资料的协方差分析吗
年龄肯定是组间，再加上两个组内，三因素方差分析，因为组内设计就是重复测量，所以你所说的问题答案就是用spss中的协方差分析
无尘剑
2023-06-12 07:20:241
关于spss处理协方差分析的问题，哪位高手能看懂啊
看不懂结果就别乱在里面点击df没有必要去看的，没有实际意义f值就看f值的那一列啊，比如头体长就看对应的这一行就可以了我替别人做这类的数据分析蛮多的
小白2023-06-12 07:20:241
协方差一般多大
协方差一般多大没有给出定量的判断标准。根据查询相关资料信息，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，协方差仅能进行定性的分析，并不能进行定量的分析，它们之间的相关性具体有多大呢，协方差并没有给出定量的判断标准。Chen2023-06-12 07:20:241
spss里的协方差是怎么算的
在方差分析里面，然后把 连续变量 移入covariate 协变量框里面，分类变量在因子框里面就是了人类地板流精华2023-06-12 07:20:243
何谓方差分析?方差分析的基本思想是什么?单因素方差分析,多因素方差分析,协方差分析之间的区别?相关
方差分析目的是检验不同影响因素的水平对因变量的影响是否显著 基本思想是对比不同影响水平下整体方差和组间方差的差异,即不同水平的数据间方差和随机方差的对比 单因素既是单个影响变量 多因素既是多个影响变量 协方差既是二维随机变量联合分布中两个分量间相关程度的特征数 应该是多因素分析的特里苏萦2023-06-12 07:20:231
协方差分析和双因素方差分析的区别
双因素都是定性的，协方差一个因素是定量的统计专业研究生工作室为您服务
NerveM
2023-06-12 07:20:231
协方差分析的方差齐性检验怎么做
方差齐性检验是方差分析的重要前提，是方差可加性原则应用的一个条件。方差齐性检验是对两样本方差是否相同进行的检验。方差齐性检验和两样本平均数的差异性检验在假设检验的基本思想上是没有什么差异性的。只是所选择的抽样分布不一样。方差齐性检验所选择的抽样分布为F分布。楼主如果是在SPSS里操作的话，就按下面的步骤打开分析——均值分析——单因素方差分析——Options，在Homogeneityofvariance前打钩就可以了结果中看这个检验值是不是大于0.05，如果是酒说明接受原假设，可以进行方差检验。之后看方差检验的检验值，看是否大于0.05，如果是则说明不显著，反之就显著
bikbok2023-06-12 07:20:221
协方差计算例子
1+1＝5，这就是真理。tt白2023-06-12 07:20:222
协方差英文
协方差英文：covariance例句与用法The additive genetic variance of the same character, estimated from the covariance of half sibs, was 09602 .从半同胞协方差估计出来的，同一性状的加性遗传方差为09602。The variable selection in covariance adjusted estimates协方差改进估计中的变量选择。An algorithm of covariance analysis协方差分析的一种算法。Estimation of covariance matrices协方差矩阵的估计。Frontier portfolio and no - arbitrage analysis with singular covariance matrix奇异协方差阵下前沿组合及无套利分析。Covariance matrix estimation协方差矩阵估计。Suspension parameter optimization of farm transport vehicle using covariance method协方差分析方法优化农用车悬架参数。Covariance analysis with forward stepwise variable selection was carried out统计方法采用逐步向前变量选择协方差分析。Local influence of growth curve model with uniform covariance structure具有均匀协方差结构的曲线增长模型的局部影响分析。Computation and verification of means , variances and covariances for large sample order statistics方差和协方差计算与验证。
苏州马小云2023-06-12 07:20:221
怎么用excel做协方差分析？
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!wpBeta2023-06-12 07:20:221
什么时候用方差分析?什么时候用协方差分析?
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，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。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。tt白2023-06-12 07:20:222
spss进行协方差分析后还需要进行回归分析吗
可以不需要了，实际上协方差分析，和回归分析出来的结果是一样的。很多时候 既有分类自变量又有连续自变量的 数据，可以直接用回归分析，也可以采用协方差分析的方式 都能得出回归系数
Jm-R2023-06-12 07:20:211
连续性数值变量不满足正态分布可以使用协方差分析吗
可以。在实际研究中，很多时候都需要数据满足正态分布才可以。比如说回归分析，其实做回归分析有一个前提条件即因变量需要满足正态分布性。也比如说方差分析，其有一个潜在的前提假定即因变量Y需要满足正态分布。还有很多种情况，比如T检验，相关分析等等。gitcloud2023-06-12 07:20:211
请教，协方差分析和方差分析的区别
通俗的说，协方差分析就是在方差分析得基础上加上几个协助变量；或者说，方差分析其实就是协方差分析，或是协方差分析的一种特殊情况。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Ntou1232023-06-12 07:20:212
协方差分析的意义
当研究者知道有些协变量会影响因变量，却不能够控制和不感兴趣时（当研究学习时间对学习绩效的影响，学生原来的学习基础、智力学习兴趣就是协变量），可以在实验处理前予以观测，然后在统计时运用协方差分析来处理。将协变量对因变量的影响从自变量中分离出去，可以进一步提高实验精确度和统计检验灵敏度。方差是用来度量单个变量 “自身变异”大小的总体参数，方差越大，该变量的变异越大；协方差是用来度量两个变量之间 “协同变异”大小的总体参数，即二个变量相互影响大小的参数，协方差的绝对值越大，两个变量相互影响越大。对于仅涉及单个变量的试验资料，由于其总变异仅为“自身变异”（如单因素完全随机设计试验资料，“自身变异”是指由处理和随机误差所引起的变异），因而可以用方差分析法进行分析；对于涉及两个变量的试验资料，由于每个变量的总变异既包含了“自身变异”又包含了“协同变异”（是指由另一个变量所引起的变异），须采用协方差分析法来进行分析，才能得到正确结论。
阿啵呲嘚2023-06-12 07:20:211
协方差分析适用于群体干预分析吗?
适用。协方差分析可以用来识别群体间的关系，以及群体内部的变化。它也可以用来检验干预是否对群体有显著影响，以及它是如何影响群体的。协方差分析，是关于如何调节协变量对因变量的影响效应，从而更加有效地分析实验处理效应的一种统计技术，也是对实验进行统计控制的一种综合方差分析和回归分析的方法。左迁2023-06-12 07:20:211
协方差分析中交互作用显著怎么办
很正常，在俩因素以上的方差分析上，首先看交互作用，交互作用显著，就进行简单分析，交互作用不显著，才能看主效应。总之，交互作用优先考虑。左迁2023-06-12 07:20:201
通过协方差分析来控制额外变量的方法属于
【答案】：D统计控制法。 消除法（排除法）是把额外变量从实验中排除出去；恒定法指使额外变量在实验过程中保持恒定不变；匹配法是使实验组和控制组中的被试属性相等的一种方法；统计控制法是在实验完成后通过一定的统计技术来事后减少实验中额外变量的干扰，如协方差分析、剔除极端数、分别加权法。北有云溪2023-06-12 07:20:201
2021-06-19 单因素协方差分析（ANCOVA）在R中实现
ANCOVA要求数据服从正态分布，以及各组方差相等，同时还假定回归斜率相同。小菜G的建站之路2023-06-12 07:20:201
sas中glm的协方差分析怎么弄
在建模时引入协变量即可，其他和普通方差分析一样阿啵呲嘚2023-06-12 07:20:201
spss 协方差分析结果怎么看
在进行两两比较之前，我们最后先做一个协方差分析，在前面的文章讲了如何进行协方差分析，如果写反差分析显示出来了显著的结果，然后再进行两两的事后检验，下面是具体的过程： 方法/步骤1先进行协方差分析，结果如果达到了显著水平，在进行两两比较，在菜单栏上执行analyze--general linear model--univariate 2将自变量、因变量、斜变量都放到相应的位置，这里评定得分是因变量，培训方式是自变量、家庭指数是斜变量 3点击options按钮，进入子对话框 4将培训方式，也就是自变量放到右侧的列表里，勾选下面的描述统计和方差齐性检验，点击继续按钮 5点击model按钮，选择模型 6选择full factorial，然后点击continue按钮，返回主对话框 7点击paste按钮，进入命令编辑窗口 8在这里你会看到很多代码，我们留下前三行，如图所示，然后删除其他的行 9编辑下面的六行代码，使用的是lmatrix命令，我们知道培训方式有三个水平，所以要进行三次两两比较才能将所有的水平进行比较。 10点击运行按钮，开始处理数据 11在出来的结果中，我们主要看的是定制假设检验，因为上面的命令中用了三次LMATRIX，所以会有三个定制假设检验，我们主要看下面的sig值，如图所示，这个值小于0.05就可以认为是有差异的 spss 19.0中文版下载:/ruanjian/yingyong/18741.htmltt白2023-06-12 07:20:191
协方差分析的数据文件中，至少有几个变量
至少有3列一列分组自变量，一列连续自变量用于协方差分析，一列因变量
墨然殇2023-06-12 07:20:191
最大协方差分析法是怎么实现的
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。gitcloud2023-06-12 07:20:191
协方差分析与混合效应模型的区别
内容不同。协方差分析是建立在回归分析和方差分析基础之上的一种分析方法；混合效应模型是既包含固定效应又包括随机效应的线性多层模型。混合效应模型简称“模型Ⅲ”，其中部分因素的效应是随机的，部分因素的效应是固定的（根据实验的实际情况确定）。
豆豆staR2023-06-12 07:20:191
spss 协方差分析结果怎么看？急！！！
1、看组间效应比较，看自变量和协变量有没有显著，2、看修正均数有没有显著，即扣除X的影响后，Y值是否有统计学意义的差异；3、看修正均数的方差分析。协方差主要就是看修正均数，剩下的步骤其实用回归也可以做。只是回归省略了一些预分析，例如是否线性，是否存在协变量等。希望能帮到你。
CarieVinne 2023-06-12 07:20:191
请问，在什么情况下必须做协方差分析？
控制变量不同水平下观测变量总体方差无显著差异是方差分析的前提要求。如果没有满足这个前提要求，就不能认为各总体分布相同。因此，有必要对方差是否齐性进行检验。方差分析(AnalysisofVariance，简称ANOVA)，又称“变异数分析”或“F检验”，是R.A.Fisher发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。造成波动的原因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。方差分析是从观测变量的方差入手，研究诸多控制变量中哪些变量是对观测变量有显著影响的变量。
善士六合2023-06-12 07:20:181
协方差分析和相关系数怎么作图
1)先键入：A1,B1,C1,D1,E1原始数据；//：第一行数据：1，2，3，4，5；2)再键入：A2,B2,C2,D2,E2原始数据；//:第二行数据：3，5，7，9，10；3)选中一个空格：如：A34)点击：fx出现一个对话框，点击go，点击recommended寻找statistical（统计）选中：correl（相关系数）5）出现新对话框：在数组1，键入A1:E1;在数组2，键入：A2:E2点击：OK6）在A3空格内显示：0.99388373就是要求的相关系数！7）按列输入数据也是一样。
LuckySXyd2023-06-12 07:20:181
如何使用协方差分析进行两两均值比较
option里面有选项的Chen2023-06-12 07:20:181
方差分析中，独立样本和协方差分析有什么区别？
1、独立样本T检验一般仅仅比较两组数据有没有区别，区别的显著性，如比较两组人的身高，体重等等，而这两组一般都是独立的，没有联系的，只是比较这两组数据有没有统计学上的区别或差异。2、单因素ANOVA也就是单因素方差分析，是用来研究一个控制变量的不同水平是否对观测变量产生了显著影响。说白了就是分析x的变化对y的影响的显著性，所以一般变量之间存在某种影响关系的，验证一种变量的变化对另一种变量的影响显著性的检验。一般的，方差分析都是配对的。如果从计算来看，独立样本之间不需要进行计算，只在本组中进行计算均值、标准差等，而方差分析中，要计算数据之间的组间差异和组内差异等。另外，多因素方差分析就是分析多种因素对某一变量的影响有多大的检验分析。而协方差分析是多种影响因素下，在不考虑某一种因素下，其他因素对该变量的影响有多大。比如，冰棍的销量、温度的变化、扇子的销量（例子不是很好，但大概就是这个意思，就是a对b有相应，b又对c有影响，但a对c不一定有影响），就是扇子的销量越多。那么冰棍的销量也是 越多的，所以她们之间成正比关系。显然是错的。因为扇子和冰棍的销量均和温度有关，这类问题的分析时要用协方差分析。扩展资料方差分析的基本原理是认为不同处理组的均数间的差别基本来源有两个：(1) 实验条件，即不同的处理造成的差异，称为组间差异。用变量在各组的均值与总均值之偏差平方和的总和表示，记作SSb，组间自由度dfb。(2) 随机误差，如测量误差造成的差异或个体间的差异，称为组内差异，用变量在各组的均值与该组内变量值之偏差平方和的总和表示， 记作SSw，组内自由度dfw。总偏差平方和 SSt = SSb + SSw。组内SSw、组间SSb除以各自的自由度(组内dfw =n-m，组间dfb=m-1，其中n为样本总数，m为组数)，得到其均方MSw和MSb，一种情况是处理没有作用，即各组样本均来自同一总体，MSb/MSw≈1。另一种情况是处理确实有作用，组间均方是由于误差与不同处理共同导致的结果，即各样本来自不同总体。那么，MSb>>MSw(远远大于)。MSb/MSw比值构成F分布。用F值与其临界值比较，推断各样本是否来自相同的总体。参考资料：方差分析的百度百科可桃可挑2023-06-12 07:20:181
协方差的主体间效应检验怎么分析
1.打开SPSS软件，将案例数据导入或者填写到软件中，点击“分析”-“一般线性模型”-“单变量”。2.在“单变量”窗口，将治疗后血脂数转移到因变量中，组别转移到固定因子中，年龄转移到协变量中。3.点击“EM均值”，在弹出的窗口，将组别移动到显示下列各项的平均值中，勾选中“比较主效应”，在置信区间调整中选择“邦弗伦尼”，点击“继续”按钮即可。4.点击“选项”，在“选项”窗口，选择描述统计，返回“单变量”窗口，点击“确定”按钮即可得到协方差分析结果。
西柚不是西游2023-06-12 07:20:181
协方差分析是怎么分析的
方差分析（analysis of covariance）是关于如何调节协变量对因变量的影响效应，从而更加有效地分析实验处理效应的一种统计技术，也是对实验进行统计控制的一种综合方差分析和回归分析的方法。
肖振2023-06-12 07:20:171
协方差分析的方差齐性检验怎么做？
协方差分析的大致流程和多自变量组间设计的方差分析是一样的（在spss菜单里选择分析——一般线性模型——单变量，点击选项按钮，选择方差齐性检验），只不过多加入一个协变量，其原理就是给每个因变量减去协变量的效应，然后来分析自变量的效应。方差齐性的公式是用方差最大组的方差比方差最小组的方差，差异不显著就是齐性。由于方差分析假定实验处理的效应是固定的，那么处理效应就只是给每组内的每个个案加上一个常数，也就是说处理只是让每组数据的分布平移了，形态不变，每组内的差异水平还是由本来的个体差异决定的。因此协变量的加入不会影响方差齐性检验，因为它无法影响个体差异，个体差异是固定不变的。理论上是如此，spss里我也试过，协变量的确对齐性检验无影响可桃可挑2023-06-12 07:20:171
协方差分析法的定性定量跟定量定量分别称为什么
协方差分析法的定性定量跟定量定量分别称为协方差分析。协方差分析中既包含了定性变量（控制变量），又包含了定量变量（协变量）。协方差分析在扣除协变量的影响后再对修正后的主效应进行方差分析。大鱼炖火锅2023-06-12 07:20:171
协方差分析的方差齐性检验怎么做
方差齐性检验是方差分析的重要前提，是方差可加性原则应用的一个条件。 方差齐性检验是对两样本方差是否相同进行的检验。 方差齐性检验和两样本平均数的差异性检验在假设检验的基本思想上是没有什么差异性的。只是所选择的抽样分布不一样。方差齐性检验所选择的抽样分布为F分布。 楼主如果是在 SPSS里操作的话，就按下面的步骤 打开分析——均值分析——单因素方差分析——Options，在Homogeneity of variance前打钩就可以了结果中看这个检验值是不是大于0.05，如果是酒说明接受原假设，可以进行方差检验。之后看方差检验的检验值，看是否大于0.05，如果是则说明不显著，反之就显著
康康map2023-06-12 07:20:171
心理学实验数据，关于协方差和重复测量方差分析，谢谢大神
统计专业，为您服务韦斯特兰2023-06-12 07:20:173
协方差分析的方法
如果那些不能很好地进行试验控制的因素是可量测的，且又和试验结果之间存在直线回归关系，就可利用这种直线回归关系将各处理的观测值都矫正到初始条件相同时的结果，使得处理间的比较能在相同基础上进行，而得出正确结论。这一做法在统计上称为统计控制。这时所进行的协方差分析是将回归分析和方差分析结合起来的一种统计分析方法，这种协方差分析称为回归模型的协方差分析。 方差分析中根据均方MS与期望均方EMS间的关系，可获得不同变异来源的方差分量估计值；在协方差分析中，根据均积MP与期望均积EMP间的关系，可获得不同变异来源的协方差分量估计值。这种协方差分析称为相关模型的协方差分析。gitcloud2023-06-12 07:20:161
协方差怎么算cov(x, y)= EXY－ EX* EYE？
协方差cov计算公式是：cov(x,y)=EXY－EX*EYEX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。扩展资料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。
北境漫步2023-06-12 06:58:071
d(x+y)协方差的系数怎么取
一. 协方差A. 定义协方差用于衡量两个变量的总体误差，方差是协方差的一种特殊情况，即当两个变量是相同的情况D(X)=Cov(X,Y)。期望值分别为E(X),E(Y)的两个实数随机变量X与Y之间的协方差定义为： Cov(X,Y) = E((X-E[X])(Y-E[Y])) = E(XY) - 2E(X)E(Y) + E(X)E(Y) = E(XY) - E(X)E(Y) (1) 如果X与Y是统计独立的，那么两者之间的协方差为0，因为两个独立的随机变量满足E(XY)=E(X)E(Y)。 但是，如果协方差为0，二者并不一定是统计独立的！协方差为0的两个随机变量称为是不相关的。于两个正态随机变量，协方差为0和两个正态随机变量相互独立是充要条件。B. 性质方协差与方差之间有如下关系： D(X+Y) = D(X)+D(Y)+2*Cov(X,Y); D(X-Y) = D(X)+D(Y)-2*Cov(X,Y); D(X) = Cov(X,X) = E(X^2) - E(X)E(X); =>E(X^2) = D(X)+E(X)E(X); 协方差性质： Cov(X,Y) = Cov(Y,X); Cov(aX,bY) = abCov(X,Y); Cov(X1+X2,Y) = Cov(X1,Y)+Cov(X2,Y);二. 相关系数A. 定义 协方差作为描述X和Y相关程度的量，在同一物理量纲之下有一定的作用，但是同样的两个量采用不同的量纲使它们的协方差在数值上表现出很大的差异。为此引入相关系数来研究变量之间线性相关程度的量。我们可以通过求Cov(X,Y)来求得相关系数。韦斯特兰2023-06-12 06:58:061
样本自协方差函数怎么求
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! 扩展资料： 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。 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)。 协方差作为描述X和Y相关程度的量，在同一物理量纲之下有一定的作用，但同样的两个量采用不同的量纲使它们的协方差在数值上表现出很大的差异。为此引入如下概念： 定义 称为随机变量X和Y的(Pearson)相关系数。 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。 方差在统计描述和概率分布中各有不同的定义，并有不同的公式。 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。总体方差计算公式： 为总体方差， 为变量， 为总体均值， 为总体例数。 实际工作中，总体均数难以得到时，应用样本统计量代替总体参数，经校正后，样本方差计算公式：S^2= ∑（X- ） ^2 / （n-1） S^2为样本方差，X为变量， 为样本均值，n为样本例数。tt白2023-06-12 06:58:061
协方差计算公式 公式讲解
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是XY的数学期望。 2、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。 3、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。人类地板流精华2023-06-12 06:58:061
如何证明协方差为零的两个随机变量并不独立
不是一回事.协方差为0则不相关独立一定不相关,但是不相关不一定独立.a为0到2pi上的随机值,x=cosa,y=sina,则x和y的协方差为0,但是x,y两者不独立.小菜G的建站之路2023-06-12 06:58:052
请问协方差公式,什么是协方差？
1、cov(x,y)=EXY－EX*EY。2、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。3、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。4、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。更多关于协方差公式,什么是协方差，进入：https://m.abcgonglue.com/ask/9a369a1615839195.html?zd查看更多内容黑桃花2023-06-12 06:58:041
协方差怎么算呀？
您好，你的问题，我之前好像也遇到过，以下是我原来的解决思路和方法，希望能帮助到你，若有错误，还望见谅！展开全部1、列联系数，简称c系数，主要用于大于2×2列联表的情况。当列联表中的两个变量相互独立时，系数c=0，但它不可能大于1，这一点从式（9.7）中也可以反映出来。c系数的特点是，其可能的最大值依赖于列联表的行数和列数，且随着R和C的增大而增大。例如，当两个变量完全相关时，对于2×2表，c=0.7071；对于3×3表，c=0.8165；而对于4×4表，c=0.87。2、协方差，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。 3、Cramer V系数，是线性代数中一个关于求解线性方程组的定理。它适用于变量和方程数目相等的线性方程组，是瑞士数学家克莱姆（1704-1752）于1750年，在他的《线性代数分析导言》中发表的。其实莱布尼兹〔1693〕，以及马克劳林〔1748〕亦知道这个法则，但他们的记法不如克莱姆。对于多于两个或三个方程的系统，克莱姆的规则在计算上非常低效；与具有多项式时间复杂度的消除方法相比，其渐近的复杂度为O（n·n！）。非常感谢您的耐心观看，如有帮助请采纳，祝生活愉快！谢谢！大鱼炖火锅2023-06-12 06:58:041
协方差公式怎么求的？
协方差cov计算公式是：cov(x,y)=EXY－EX*EYEX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。扩展资料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。NerveM
2023-06-12 06:58:031
两个随机变量的协方差cov=0，则ξ与η什么关系
摘要：协方差Cov(X,Y)是描述二维随机变量两个分量间相互关联程度的一个特征数，如果将协方差相应标准化变量就得到相关系数Corr(X,Y)。从而可以引进相关系数Corr(X,Y)去刻画二维随机变量两个分量间相互关联程度。且事实表明，相关系数明显被广泛应用。本文的目的在于从协方差与相关系数的关系的角度去探讨协方差与相关系数的优缺点，并具体介绍协方差和相关系数这两个描述二维随机变量间相关性的特征数。 关键字：协方差Cov(X,Y) 相关系数Corr(X,Y) 相互关联程度1 协方差、相关系数的定义及性质设（X ，Y）是一个二维随机变量，若E{ [ X-E(X) ] [ Y-E(Y) ] }存在，则称此数学期望为X与Y的协方差，并记为Cov(X,Y)=E{ [ X-E(X) ] [ Y-E(Y) ] }，特别有Cov(X,X)=Var(X)。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，故协方差也可正可负，也可为零，其具体表现如下：·当Cov(X,Y)>0时，称X与Y正相关，这时两个偏差 [ X-E(X) ] 与[ Y-E(Y) ] 同时增加或同时减少，由于E(X)与E(Y)都是常数，故等价于X与Y同时增加或同时减少，这就是正相关的含义。
再也不做站长了2023-06-12 06:58:011
请问两个随机变量XY不独立，他们的协方差cov(X,Y)已知，请问怎么计算两者乘积的期望E(XY)?
cov(x,y)=E(x*y)-E(x)*E(y)E(x*y)=cov(x,y)+E(x)*E(y)Chen2023-06-12 06:58:013
协方差反映的是什么数字特征?
两个不同参数之间的方差就是协方差 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))]. 协方差为描述X和Y相关程度的量bikbok2023-06-12 06:58:001
我想问一下协方差公式,什么是协方差
1、cov(x,y)=EXY－EX*EY。2、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。3、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。4、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。更多关于协方差公式,什么是协方差，进入：https://m.abcgonglue.com/ask/9a369a1615839195.html?zd查看更多内容瑞瑞爱吃桃2023-06-12 06:58:001
指数模型两个证券之间的协方差
一、首先要明白这2个的定义 1、相关系数是协方差与两个投资方案投资收益标准差之积的比值，其计算公式为：相关系数总是在-1到+1之间的范围内变动，-1代表完全负相关，+1代表完全正相关，0则表示不相关。 2、协方差是一个用于测量投资组合中某一具体投资项目相对于另一投资项目风险的统计指标。其计算公式为：当协方差为正值时，表示两种资产的收益率呈同方向变动；协方差为负值时，表示两种资产的收益率呈反方向变动。二、要辨清两者的关系 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、（1）协方差表示两种证劵之间共同变动的程度：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。（2）相关系数是变量之间相关程度的指标，相关系数在0到1之间，表示两种报酬率的增长是同向的；相关系数在0到-1之间，表示两种报酬率的增长是反向的，所以说相关系数是变量之间相关程度的指标。总体来说，两项资产收益率的协方差，反映的是收益率之间共同变动的程度；而相关系数反映的是两项资产的收益率之间相对运动的状态。两项资产收益率的协方差等于两项资产的相关系数乘以各自的标准差。西柚不是西游2023-06-12 06:57:591
如何计算二维分布的协方差系数？
如果有联合分布律的话，E（XY）=(X1)* (Y1)*(P1)+ (X2)*( Y2)*(P2)+…以此联合分布表为例：扩展资料：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)。
九万里风9
2023-06-12 06:57:581
数学高手在哪里？协方差与相关系数之间有什么关系？它们对二维随机变量的反映有什么不同？希望解释的准确
摘要：协方差Cov(X,Y)是描述二维随机变量两个分量间相互关联程度的一个特征数，如果将协方差相应标准化变量就得到相关系数Corr(X,Y)。从而可以引进相关系数Corr(X,Y)去刻画二维随机变量两个分量间相互关联程度。且事实表明，相关系数明显被广泛应用。本文的目的在于从协方差与相关系数的关系的角度去探讨协方差与相关系数的优缺点，并具体介绍协方差和相关系数这两个描述二维随机变量间相关性的特征数。 关键字：协方差Cov(X,Y) 相关系数Corr(X,Y) 相互关联程度1 协方差、相关系数的定义及性质设（X ，Y）是一个二维随机变量，若E{ [ X-E(X) ] [ Y-E(Y) ] }存在，则称此数学期望为X与Y的协方差，并记为Cov(X,Y)=E{ [ X-E(X) ] [ Y-E(Y) ] }，特别有Cov(X,X)=Var(X)。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，故协方差也可正可负，也可为零，其具体表现如下：·当Cov(X,Y)>0时，称X与Y正相关，这时两个偏差 [ X-E(X) ] 与[ Y-E(Y) ] 同时增加或同时减少，由于E(X)与E(Y)都是常数，故等价于X与Y同时增加或同时减少，这就是正相关的含义。真颛2023-06-12 06:57:581
请教：怎么求n个变量两两间的协方差
随机变量X,Y协方差cov(X,Y)=ρ*√D(X)√D(Y),其中ρ是X,Y的相关系数,D(X),D(Y)是X,Y的方差.或者还可以由定义式来求：cov(X,Y)=E[(X-EX)(Y-EY)]=EXY-EXEY,其中E是数学期望.
ardim2023-06-12 06:57:571
如何通过一个协方差函数求另一个
在概率论和统计学中，协方差用于衡量两个变量的总体误差。2.期望值分别为E(X) = μ 与 E(Y) = ν 的两个实数随机变量X与Y之间的协方差定义为：COV(X，Y)=E［(X-E(X))(Y-E(Y))］等价计算式为COV(X，Y)=E(XY)-E(X)E(Y)黑桃花2023-06-12 06:57:571
知道两个变量的方差，如何求它们的协方差？
如果你还知道它们的相关系数r，那么协方差＝r＊2次根号下方差＊2次根号下另一个方差再也不做站长了2023-06-12 06:57:563
协方差的定义？
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)。小白2023-06-12 06:57:541