[統計學理論基礎] 協方差與相關係數

1 協方差 二維隨機變量（X，Y），X與Y之間的協方差定義爲： Cov(X,Y)=E{[X-E(X)][Y-E(Y)]} 其中：E(X)爲份量X的指望，E(Y)爲份量Y的指望html 協方差Cov(X,Y)是描述隨機變量相互關聯程度的一個特徵數，協方差表明了兩個變量之間的是否同時偏離均值。 從協方差的定義能夠看出，它是X的誤差【X-E(X)】與Y的誤差【Y-E(Y)】的乘積的數學指望。因爲誤差可正

>>阅读原文<<