1 方差
1.1 先要搞清楚：誰的方差
- 一組數(shù)據(jù)的方差，沒有加權(quán)信息，一般認(rèn)為是 等概率的，按個數(shù)進(jìn)行平均算方差
- 隨機變量的方差，因為有概率作為權(quán)重，需要按概率算方差
1.2 有問題的常見說法（需要指明，對于隨機變量才是這樣）
常見說法，說到方差，一般把期望和方差成對出現(xiàn)一起說
- 什么是期望？ 期望是一種平均值，出自賭博，是用概率做權(quán)重，隨機變量的特殊平均值。
- 什么是方差？ 方差是用來衡量數(shù)據(jù)的集中/離散程度的指標(biāo)
- 這兩種說法，有一個前提，就是默認(rèn)指的是隨機變量
- 只有隨機變量才有期望，隨機變量的方差公式和普通的數(shù)列方差并不一樣
- 隨機變量的，方差和期望是存在關(guān)系的? D(x)=E(x^2)-[E(x)]^2
1.3? 非隨機變量也有方差，這個更普遍
- 如果只是一組數(shù)據(jù)，雖然沒有數(shù)學(xué)期望，但是有平均值
- 如果只是一組數(shù)據(jù)，也是有方差的
- 平均值，是衡量這組數(shù)據(jù)集中趨勢，算出來結(jié)果是樣本數(shù)集中較多的某個處于某種中心數(shù)值衡量值。（可能需要用算術(shù)/幾何/調(diào)和等各種平均數(shù)選1處理）
- 什么是方差？ 方差是用來衡量隨機變量的集中/離散程度的指標(biāo)
2 協(xié)方差
2.1 協(xié)方差，方差，協(xié)方差矩陣
協(xié)方差和方差的意義，完全不同
- 協(xié)方差是查看2個變量的相關(guān)性
- 方差是反映1個隨機變量的離散程度
- 協(xié)方差矩陣，是反映3個或以上變量的相關(guān)性
2.2 方差和協(xié)方差
2.2.1?某個角度可以說，方差是協(xié)方差的特例
- 某個角度可以說，方差是協(xié)方差的特例
- 但是協(xié)方差的公式，其實早就存在方差公式的衍生相關(guān)里
cov(X,Y) =E(X-E(X))*(Y-E(Y))
當(dāng) X=Y時，cov(X,Y) = var(X)
cov(X,X) =E(X-E(X))*(X-E(X)) =E(X^2)-E(X)^2 -E(X*E(X)) + E(X*E(X)) =E(X^2)-E(X)^2
2.2.2 可以用計算 X, Y? 方差公式的方法，包含了協(xié)方差?
2.3 協(xié)方差的意義
協(xié)方差就是用來衡量兩個樣本之間的相關(guān)性有多少
也就是一個樣本的值的偏離程度，會對另外一個樣本的值偏離產(chǎn)生多大的影響文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-438968.html
- 當(dāng)?cov(X, Y)>0時，表明?X與Y?正相關(guān)；
- 當(dāng)?cov(X, Y)<0時，表明X與Y負(fù)相關(guān)；
- 當(dāng)?cov(X, Y)=0時，表明X與Y不相關(guān)。
2.4 協(xié)方差矩陣的意義
- 3個或以上變量的相關(guān)離散性
3 協(xié)方差的意義---相關(guān)系數(shù)
- 協(xié)方差，主要就是用來看相關(guān)性的
- 協(xié)方差與相關(guān)系數(shù)
文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-438968.html
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