varx-y公式
答：Var(Z) = Var(X - Y) = Var(X) + Var(Y) - 2Cov(X, Y) = 2' + 2' - 2 × 0.5 = 3 现在我们来计算X和Z的协方差。根据协方差的定义，有：Cov(X, Z) = E(XZ) - E(X)E(Z)其中，E(XZ)是XZ的期望。我们可以使用二维正态分布的联合分布函数来计算期望：E(XZ) = ∫...
答：相关系数介于区间[-1，1]。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容完全相反。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。r值的绝对值介于0～1之间。通常来说，r越接近1，表示x与y两个...
答：线性组合的方差计算公式为：Var(Z) = a^2 * Var(X) + b^2 * Var(Y) + 2ab * Cov(X, Y)其中，Var(Z) 表示线性组合 Z 的方差；a 和 b 是常数，表示线性组合中每个随机变量的系数；Var(X) 和 Var(Y) 分别表示随机变量 X 和 Y 的方差；Cov(X, Y) 表示随机变量 X 和 Y 的...
答：条件方差公式可以表示为：Var(X | C) = E[(X - E[X])^2] / n 其中，- X：随机变量 - E[X]：期望值，即X的平均值 - C：给定条件 - n：样本数量 - Var：方差 条件方差公式的推导如下：对于给定的条件C，我们有以下两个等式成立：1. E[(X - E[X])(Y - E[Y])] = 0 2....
答：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...
答：均匀分布的期望：均匀分布的期望是取值区间[a,b]的中点(a+b)/2。均匀分布的方差：var(x)=E[X²]-(E[X])²var(x)=E[X²]-(E[X])²=1/3(a²+ab+ b²)-1/4(a+b)²=1/12(a²-2ab+ b²)=1/12(a-b)²若X服从[2...
答：因此更重要的特性来了：它消除了两个变量变化幅度的影响，而只是单纯反应两个变量每单位变化时的相似程度。为了能准确的研究两个变量在变化过程中的相似程度，我们就要把变化幅度对协方差的影响，从协方差中剔除掉。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 ...
答：对于连续型随机变量X，其数学期望E(X)的计算公式为：E(X) = ∫ [ x * f(x) ] dx，其中f(x)为X的概率密度函数。方差是对随机变量离散程度的度量，表示随机变量与其数学期望之间的偏差平方的平均值。对于随机变量X，其方差Var(X)的计算公式为：Var(X) = E[ (X - E(X))^2 ],其中E(...
答：变量x与y的相关系数的符号取决于：变量x和y的协方差。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...
答：相关系数公式：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。典型相关系数是先对原来各组变量进行主成分分析，得到新的线性关系的综合指标，再通过综合指标之间的线性相关系数来研究原各组变量间相关关系。
网友评论：
端叔13459644736：
设Var(X)=25,Var(y)=36,pXY=0.4,求Var(X+Y)和Var(X - Y). -
12288叔蕊
：[答案] var(x+y)=var(x)+var(y)+0.4*5*6*2=85 var(x-y)=25+36-24=37
端叔13459644736：
var(X+Y)=var(X)+var(Y) var(X - Y)=var(X)+var(Y) 为什么都等于两个变量方差之和?对了,这两个等式的前提是,X,Y都是独立随机变量.为什么有这两个等式呢? -
12288叔蕊
：[答案] 用excel检验了下这个公式,发现时不正确的.方差表示离开均值的幅度,想加之后很有可能因为正负方向抵消,导致方差小于二者之后,方差求的是平方数会扩大这个趋势.
端叔13459644736：
方差和标准方差有个定理 Var(X+Y)=E[((X+Y) - (ux+uy))^2]=E[(X - ux)^2+2E((X - ux)(Y - uy))+E(Y - uy)^2] -
12288叔蕊
： 因为X和Y是相互独立的随机变量.可以说明X和Y的相关系数=0,也就是 X和Y的相关系数=((X-ux)*(Y-uy))^2/(X-ux)*(Y-uy)=0就可以推出分子的(X-ux)*(Y-uy)=0 也就是E(X-ux)E(Y-uy)=0
端叔13459644736：
求解这个方差 Var(XY)=? -
12288叔蕊
： var(XY) = var(X)*varYy)+E(X)^2*var(Y)+E(Y)^2*var(X)
端叔13459644736：
概率论:协方差与相关系数的计算问题 -
12288叔蕊
： 协方差计算公式为:COV(X,Y)=E(XY)-E(X)E(Y). 随机变量X和Y的(线性)相关系数ρ(X, Y) =COV(X,Y)/(√D(X)*√D(Y)), D(X)=Var(X)为X的方差.X、Y的联合概率密度函数为: f(x, y)= 2, 0<x<y<1; 0, 其它.X的密度函数为f1(x)=int(f(x, y), y...
端叔13459644736：
求教数学大神问题 如何证明 Var [X + Y ] = Var [X] + 2Cov (X, Y ) + Var [Y] 关于协方差的问题 -
12288叔蕊
： 1 Var [X + Y ] = Var [X] + 2Cov (X, Y ) + Var [Y]就用定义证明就行, Var(X)=E(X^2)-[E(X)]^2 Var(Y)=E(Y^2)-[E(Y)]^2 Cov(X,Y)=E(XY)-E(X)E(Y) 所以 Var [X + Y ]=E[(X+Y)^2]-[E(X+Y)]^2=E(X^2+2XY+Y^2)-[E(X)+E(Y)}^2 ={E(X^2)-[E(X)]^2}+{E(Y^2)-[E(...
端叔13459644736：
表达式var x,y,z=10意思 -
12288叔蕊
： x=0 z=0 y=10 y=(z=x=0,x+10); 这个括号里面有逗号,Y的值是取最后一个逗号后面的东西的 先叇算Z=X=0 所以Y=0+10=10
端叔13459644736：
样本方差的期望
12288叔蕊
： 样本方差的期望等于总体方差,证明如下:设总体为X,抽取n个i.i.d.的样本X1,... VarX1 = VarX2 = . .. = VarXn = VarX = E(X^2) - (EX)^2VarY = VarX / n 所以E A ...
端叔13459644736：
var x = 15; var y = x; var x = 30; 此时y的值是 -
12288叔蕊
：[答案] 不要误人子弟啊! var x = 15; {将x赋值为15;} var y = x; {将x的值赋给y,即y=x=15} var x = 30;{又将x赋值为30,此复制与y无关,也就是说y还是等于15} === 答案:y=15
端叔13459644736：
有关协方差和相关系数的计算问题 -
12288叔蕊
： 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...
