Cómo calcular la covarianza
La definición de covarianza, EX es la expectativa matemática de la variable aleatoria x, y de manera similar, EXY es la expectativa matemática de XY, lo cual es más problemático. Se recomienda consultar la teoría de probabilidad CoV (x, y) = exy-ex * ey.
La definición de covarianza, EX es la expectativa matemática de la variable aleatoria x, EXY es la expectativa matemática de XY, que es más problemática. Te sugiero que eches un vistazo a la teoría de la probabilidad.
Pregunta 2: ¿Cómo calcular la covarianza de dos acciones? 1. ¿Qué es la covarianza? En lenguaje sencillo, la varianza se utiliza para describir la fluctuación o dispersión de un conjunto de datos; en realidad, la varianza es un caso especial, es decir, cuando las variables principales son dos variables idénticas. La covarianza mide el error general de dos variables. La fórmula de cálculo específica se puede encontrar en Baidu... Con esta fórmula, el rendimiento esperado de la acción A es del 4,67% y el rendimiento esperado de la acción B es del 22,33%. calculó que la covarianza es del 1 %. Este tipo de conocimiento se puede buscar en Baidu y calcular según fórmulas. Si tiene alguna pregunta sobre la empresa, puede hacer más preguntas.
Pregunta 3: Cómo calcular la covarianza En teoría de probabilidad y estadística, la covarianza se utiliza para medir el error general de dos variables.
2. La covarianza entre dos variables aleatorias reales X e Y con valores esperados E(X) = μ y E(Y) = ν se define como:
COV( X, Y)=E[(X-E(X))(Y-E(Y))]
La fórmula equivalente es COV(X, Y)=E(XY)-E(X)E(Y ).
Pregunta 4: ¿Cómo calcular la covarianza? Por favor, da un ejemplo ¡Hola, adopta!
cov(x, y)=EXY-EX*EY
La definición de covarianza, EX es la expectativa matemática de la variable aleatoria x, de manera similar, EXY es la expectativa matemática de XY , Esto es más problemático. Se recomienda consultar la teoría de probabilidad CoV (x, y) = exy-ex * ey.
La definición de covarianza, EX es la expectativa matemática de la variable aleatoria x, EXY es la expectativa matemática de XY, que es más problemática. Te sugiero que eches un vistazo a la teoría de la probabilidad.
Por ejemplo:
Xi 1.1.93
Yi 5.0 10.4 14.6
e(X)=(1.1+1.9+3 ) /3 = 2
e(Y)=(5,10,4+14,6)/3 = 10
e(XY)=(1,1×5,1,9×10,4+3 × 14,6)/3 = 23,02
Cov(X,Y)= E(XY)-E(X)E(Y)= 23,02-2×10 = 3,02
In Además, también podemos calcular: d(x)= e(x^2)-e^2(x)=(1.1.2+1.9^2+3^2)/3-4 = 4.60-4 = 0.
d(y)=e(y^2)-e^2(y)=(5^2+10,4^2+14,6^2)/3-100=15,44σy = 3,93
Coeficiente de correlación entre x e y:
r(X,Y)=Cov(X,Y)/(σXσY)= 3,02/(0,77×3,93)= 0,9979
¡Muestra que la correlación entre xey de este conjunto de datos es muy buena!