摘要:        
协方差和相关系数通俗理解 一、总结 一句话总结: 【协方差表示两变量的关系】:协方差可以通俗的理解为:两个变量在变化过程中是同方向变化?还是反方向变化?同向或反向程度如何? 【相关系数看做特殊协方差】:相关系数就是用X、Y的协方差除以X的标准差和Y的标准差,相关系数也可以看成协方差:一种剔除了两个变    阅读全文
posted @ 2020-11-04 18:06
范仁义
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摘要:        
宋浩《概率论与数理统计》笔记 4.4.1、 协方差 一、总结 一句话总结: Cov(X,Y)=E(XY)-EXEY 1、协方差:实例:二维离散型变量? 先求边缘分布,再按协方差公式Cov(X,Y)=E(XY)-EXEY来算 2、协方差:实例:二维连续型变量? 和离散一样,也是先求边缘密度,再按协方差    阅读全文
posted @ 2020-11-04 17:08
范仁义
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宋浩《概率论与数理统计》笔记 4.3.2、 常见连续型的期望与方差 一、总结 一句话总结: 均匀分布:EX=(a+b)/2;DX=(b-a)^2/12 指数分布:EX=1/λ;DX=1/λ^2 正态分布:X~N(μ,σ^2)的期望就是μ,方差就是σ^2 1、均匀分布的期望和方差? 均匀分布:期望EX    阅读全文
posted @ 2020-11-04 14:03
范仁义
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摘要:        
宋浩《概率论与数理统计》笔记 4.3.1、 常见离散型的期望与方差 一、总结 一句话总结: 0-1分布:EX=p;DX=pq 二项分布:EX=np;DX=npq:就相当于是n个0-1分布 几何分布:EX=1/p;DX=(1-p)/p^2 泊松分布:EX=λ;DX=λ 1、0-1分布的期望和方差? 0    阅读全文
posted @ 2020-11-04 13:26
范仁义
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