有问题就有答案
Q1：如何通俗理解“协方差”和“相关系数”
相关系数的概念在评价图像处理效果时非常有用，因为在很多情况下我们只需要处理后的图像和原始图像之间的关系。1.协方差：一般可以理解为：两个变量在变化过程中朝同一个方向变化？还是反方向改变？同向或反向的程度如何？当你变大时，我也变大，这意味着两个变量向同一个方向变化，然后协方差为正。你变大，我同时变小，这意味着两个变量反向变化，然后协方差为负。从数值上看，协方差越大，两个变量同向的程度越大。或者反过来，达拉斯到礼堂让我们从公式来理解：公式简单翻译如下：如果有两个变量，X和Y，将每个时刻的“X值与其平均值之差”乘以“Y值与其平均值之差”得到一个乘积，然后将每个时刻的乘积相加得到平均值(其实就是求“期望值”，而不是引入太多新概念，简单来说就是求平均值)。期望值分别为E[X]和E[Y]的两个实随机变量X和Y之间的Cov(X，Y)定义为：直观上，协方差表示两个变量总体误差的期望值。二、相关系数：对于相关系数，我们从其公式入手。相关系数的公式一般为：translate:将x和y的协方差除以x的标准差和y的标准差，因此相关系数也可以看作协方差：剔除两个变量的维度影响后的特殊协方差。既然是特殊的协方差，也能反映两个变量是同向变化还是反向变化。如果同方向的变化是正的，那么反方向的变化就是负的。2.因为是标准化后的协方差，所以更重要的特征来了：它消除了两个变量变化幅度的影响，而只是反映了两个变量单位变化时的相似性。为了准确研究两个变量在变化过程中的相似性，需要从协方差中消除变化幅度对协方差的影响。其中Cov(X，Y)是X和Y的协方差，Var[X]是X的方差，Var[Y]是Y的方差.
Q2：期望收益率、方差、协方差、相关系数的计算公式
1.预期收益率计算公式HPR=(收盘价-开盘价现金分红)/开盘价举例：a股近三年的收益率分别为3%、5%、4%，b股未来一年的概率收益率分别为10%、30%为5%，其余30%的概率收益率为8%。计算下一年a股和b股的预期收益率。求解：A股票的预期收益率=(3% 5% 4%)/3=4% b股票的预期收益率=10% 30% 5% 40% 8% 30%=7.4%。解：平均值=(43 45 44 42 41 43)/6=43s 2=[(43-43)2(45-43)2(44-43)2(42-43)2(41-43)2(43。Yi 5.0 10.4 14.6解：e(x)=(1.1 1.9 3)/3=2e(y)=(5.0 10.4 14.6)/3=10e(xy)=(1.15.0 1.910.4 314.6)/3=23。Y)=e(xy)-e(X)e(Y)=23.02-210=3.024，相关系数计算公式的求解：X与Y的相关系数可求出为r (X，Y)=cov (x，y)/( x y)=3.02。扩展数据：1。预期收益率，也称为持有期收益率(HPR)，是指投资者在持有理财产品或投资组合时，预期在下一期获得的收益率。预期收益率是投资者投资时预期的收益率，收益率是未来现金流转化为现值的折现率。换句话说，预期收益率是投资者将预期未来现金流转换为当前金额的贴现率。2.方差是用概率论和统计方差来度量随机变量或一组数据时的离散程度。在概率论中，方差用来衡量随机变量与其数学期望(即平均值)之间的偏离程度。统计中的方差(样本方差)是每个样本值之间的差值的平方值与所有样本值的平均值的平均值。3.在概率论和统计学中，协方差用来衡量两个变量的总体误差。方差是协方差的一种特殊情况，即当两个变量相同时。协方差代表两个变量的总体误差，不同于只代表一个变量误差的方差。4.相关系数是统计学家卡尔皮尔逊最早设计的一个统计指标，是研究变量之间线性相关程度的一个量，一般用字母r来表示，由于研究对象的不同，相关系数的定义也有很多，其中皮尔逊相关系数是最常用的一个。参考：方差-百度百科预期收益率-百度百科协方差-百度百科相关系数-百度百科。
Q3：数理统计中求数学期望、协方差和相关系数，求详细步骤，谢了
已知随机变量x ~ n (1，3 ^ 2)和y ~ n (0，4 ^ 2)。而x和y的相关系数 xy=-1/2，设z=x/3 y/2，并问：(1)E(Z)，D(Z)，xz。(2)x和y是否相互独立？解：(1)已知随机变量x ~ n (1，3 ^ 2)和y ~ n (0，4 ^ 2)的e[x]=1 e[y]=0；而如果Z=X/3 Y/2，e(Z)=(1/3)e(X)(1/2)e(Y)=1/3；Xy=-1/2得到[X]*[Y]=-2*Cov[X，Y]得到Cov[X，Y]=-1/2 * [x] * [y]=-1/2 * 3 * 4=-6。
Q4：大学数学，求期望与方差，协方差与相关系数
步骤如图，计算靠自己喽。
Q5：概率论期望和协方差？
有这么多乱七八糟的答案.详细过程如图rt所示，希望能帮你解决问题。
Q6：预期收益的协方差和相关性，是怎么样的？
协方差是一种统计指标，用于衡量特定投资项目相对于投资组合中另一个投资项目的风险。流行的观点是投资组合中两个项目的回报之间的相关性。正数表示两个产品的产量增加，另一个产品的产量也增加，产量的变化方向相同。如果是负数，一个上升，一个下降，说明收益率在向相反的方向运动。协方差的绝对值越大，这两种资产的收益越接近。绝对值越小，两种资产收益之间的关系就越遥远。协方差很难理解。除以两个投资方案投资收益标准差的乘积，得到一个与协方差性质相同但不量化的数。这个数字就是相关系数。公式为相关系数=协方差/两个标准差的乘积。协方差，你变大，我变大，意味着两个变量方向相同，协方差为正。随着你变大，我变小，这意味着两个变量的变化方向相反，协方差为负。数值上，协方差值越大，两个变量同向的程度越大。反之亦然，达拉斯到礼堂公式翻译很简单。如果你有两个变量，X，Y，每个时刻的“X”值乘以“Y值与其平均值之差”的乘积而不是平均值，然后是每个时刻的和与平均值的乘积(其实是“希望”，但不延伸太多新概念，简单的思路就是平均值)。相关系数，先从它的公式说起。一般来说，x和y的协方差除以x和y的标准差，所以相关系数也可以看作是协方差3360去除两个变量的维度影响后标准化的特殊协方差。它是一种特殊的协方差，也可以反映两个变量是同向变化还是反向变化。同方向的变化是正的，反方向的变化是负的。这是一个标准化的协方差，更重要的一个特征是：它消除了两个变量变化幅度的影响，简单地反映了两个变量在单位变化上有多相似。当相关系数为1时，说明这两个变量的正相似度变化最大，即你是我的两倍大；你比我年轻一倍，我比你年轻一倍。换句话说，x和y的关系是完全正的(如果用x和y作为纵轴和横轴，可以画一条斜率为正的直线，所以x和y是线性的)。随着相关系数的降低，两个变量之间的相似性变小。当相关系数为0时，两个变量之间没有相似性，即两个变量不相关。当相关系数继续降低且小于0时，两个变量开始呈现反向相似。随着相关系数的降低，反向相似度会逐渐增加。当相关系数为-1时，说明两个变量的反向相似度最大，即你大一倍，我小一倍；你比我小两倍，我比你大两倍。换句话说，是完全负相关的。