久久四区视频,www..com久久国产精品

本文目錄一覽

1，協(xié)方差如何計(jì)算
2，協(xié)方差到底是什么意思啊
3，協(xié)方差是怎么樣的
4，有關(guān)協(xié)方差的知識(shí)
5，協(xié)方差是什么意思
6，協(xié)方差怎么計(jì)算請(qǐng)舉例說(shuō)明

1，協(xié)方差如何計(jì)算

定義 E[(X-E(X))(Y-E(Y))]稱為隨機(jī)變量X和Y的協(xié)方差，記作COV(X，Y)，即COV(X，Y)=E[(X-E(X))(Y-E(Y))]。注意 E[(X-E(X))(Y-E(Y))]= E(XY)-E(X)E(Y)

協(xié)方差如何計(jì)算

2，協(xié)方差到底是什么意思啊

如果說(shuō)方差是用來(lái)衡量一個(gè)樣本中，樣本值的偏離程度的話，協(xié)方差就是用來(lái)衡量?jī)蓚€(gè)樣本之間的相關(guān)性有多少，也就是一個(gè)樣本的值的偏離程度，會(huì)對(duì)另外一個(gè)樣本的值偏離產(chǎn)生多大的影響，協(xié)方差是可以用來(lái)計(jì)算相關(guān)系數(shù)的，相關(guān)系數(shù)P=Cov(a.b)/Sa*Sb, Cov(a.b)是協(xié)方差， Sa Sb 分別是樣本標(biāo)準(zhǔn)差。從它的定義來(lái)說(shuō)，叫協(xié)方差是比較合適的，表示兩個(gè)標(biāo)量之間協(xié)變動(dòng)（comovement）的狀況.

協(xié)方差到底是什么意思啊

3，協(xié)方差是怎么樣的

基本定義　　方差反應(yīng)參數(shù)的波動(dòng)情況。而兩個(gè)不同參數(shù)之間的方差就是協(xié)方差。　　若兩個(gè)隨機(jī)變量X和Y相互獨(dú)立，則E[(X-E(X))(Y-E(Y))]=0，因而若上述數(shù)學(xué)期望不為零，則X和Y必不是相互獨(dú)立的，亦即它們之間存在著一定的關(guān)系。　　定義　　E[(X-E(X))(Y-E(Y))]稱為隨機(jī)變量X和Y的協(xié)方差，記作COV(X，Y)，即COV(X，Y)=E[(X-E(X))(Y-E(Y))]。　　協(xié)方差與方差之間有如下關(guān)系：　　D(X+Y)=D(X)+D(Y)+2COV(X，Y) 　　D(X-Y)=D(X)+D(Y)-2COV(X，Y) 　　因此，COV(X，Y)=E(XY)-E(X)E(Y)。

協(xié)方差是怎么樣的

4，有關(guān)協(xié)方差的知識(shí)

一、協(xié)方差的定義設(shè)（X、Y）為二維隨機(jī)向量，若 E｛X-E(X)］［Y-E(Y)］｝存在，則稱為隨機(jī)變量X和Y的協(xié)方差，記為cov(X,Y),即 cov(X,Y)= E｛X-E(X)］［Y-E(Y)］｝二、協(xié)方差的性質(zhì) 1、協(xié)方差的基本性質(zhì) （1）cov(X,Y)= D（X） (2) cov(X,Y)= cov(Y,X) （3）cov(aX,bY)=abcov(X,Y),其中a,b是常數(shù) （4）cov(C,Y)= 0 ，C為任意常數(shù) （5）cov(X1+X2,Y)=cov(X1,Y)+cov(X2,Y) （6）當(dāng)X與Y相互獨(dú)立時(shí)，則cov(X,Y)= 0 2、隨機(jī)變量和的方差與協(xié)方差的關(guān)系 D(X±Y) =D（X）+D(Y)±2cov(X,Y) 特別地，若X與Y相互獨(dú)立時(shí)，則 D(X±Y) =D（X）+D(Y)

5，協(xié)方差是什么意思

編輯詞條協(xié)方差　　一、定義　　協(xié)方差分析是建立在方差分析和回歸分析基礎(chǔ)之上的一種統(tǒng)計(jì)分析方法?！　》讲罘治鍪菑馁|(zhì)量因子的角度探討因素不同水平對(duì)實(shí)驗(yàn)指標(biāo)影響的差異。一般說(shuō)來(lái)，質(zhì)量因子是可以人為控制的。　　回歸分析是從數(shù)量因子的角度出發(fā)，通過(guò)建立回歸方程來(lái)研究實(shí)驗(yàn)指標(biāo)與一個(gè)(或幾個(gè))因子之間的數(shù)量關(guān)系。但大多數(shù)情況下，數(shù)量因子是不可以人為加以控制的?！　》讲钪腊伞?。。　　兩個(gè)不同參數(shù)之間的方差就是協(xié)方差　　若兩個(gè)隨機(jī)變量X和Y相互獨(dú)立，則E[(X-E(X))(Y-E(Y))]=0，因而若上述數(shù)學(xué)期望不為零，則X和Y必不是相互獨(dú)立的，亦即它們之間存在著一定的關(guān)系?！　《x　　E[(X-E(X))(Y-E(Y))]稱為隨機(jī)變量X和Y的協(xié)方差，記作COV(X，Y)，即COV(X，Y)=E[(X-E(X))(Y-E(Y))]。　　協(xié)方差與方差之間有如下關(guān)系：　　D(X+Y)=D(X)+D(Y)+2COV(X，Y)　　D(X-Y)=D(X)+D(Y)-2COV(X，Y)　　因此，COV(X，Y)=E(XY)-E(X)E(Y)。　　協(xié)方差的性質(zhì)：　?。?）COV(X，Y)=COV(Y，X)；　?。?）COV(aX，bY)=abCOV(X，Y)，（a，b是常數(shù)）；　?。?）COV(X1+X2，Y)=COV(X1，Y)+COV(X2，Y)?！　∮蓞f(xié)方差定義，可以看出COV(X，X)=D(X)，COV(Y，Y)=D(Y)?！　f(xié)方差作為描述X和Y相關(guān)程度的量，在同一物理量綱之下有一定的作用，但同樣的兩個(gè)量采用不同的量綱使它們的協(xié)方差在數(shù)值上表現(xiàn)出很大的差異。為此引入如下概念：　　定義　　ρXY=COV(X，Y)/√D(X)√D(Y)，稱為隨機(jī)變量X和Y的相關(guān)系數(shù)?！　《x　　若ρXY=0，則稱X與Y不相關(guān)?！　〖处裍Y=0的充分必要條件是COV(X，Y)=0，亦即不相關(guān)和協(xié)方差為零是等價(jià)的。　　定理　　設(shè)ρXY是隨機(jī)變量X和Y的相關(guān)系數(shù)，則有　?。?）∣ρXY∣≤1；　?。?）∣ρXY∣=1充分必要條件為P　　定義　　設(shè)X和Y是隨機(jī)變量，若E(X^k)，k=1，2，...存在，則稱它為X的k階原點(diǎn)矩，簡(jiǎn)稱k階矩?！　∪鬍　　若E(X^kY^l)，k、l=1，2，...存在，則稱它為X和Y的k+l階混合原點(diǎn)矩?！　∪鬍　　顯然，X的數(shù)學(xué)期望E(X)是X的一階原點(diǎn)矩，方差D(X)是X的二階中心矩，協(xié)方差COV(X，Y)是X和Y的二階混合中心矩。　　二、協(xié)方差在農(nóng)業(yè)上的應(yīng)用　　農(nóng)業(yè)科學(xué)實(shí)驗(yàn)中，經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)可以控制的質(zhì)量因子和不可以控制的數(shù)量因子同時(shí)影響實(shí)驗(yàn)結(jié)果的情況，這時(shí)就需要采用協(xié)方差分析的統(tǒng)計(jì)處理方法，將質(zhì)量因子與數(shù)量因子(也稱協(xié)變量)綜合起來(lái)加以考慮?！　”热?，要研究3種肥料對(duì)蘋(píng)果產(chǎn)量的實(shí)際效應(yīng)，而各棵蘋(píng)果樹(shù)頭年的“基礎(chǔ)產(chǎn)量”不一致，但對(duì)試驗(yàn)結(jié)果又有一定的影響。要消除這一因素帶來(lái)的影響，就需將各棵蘋(píng)果樹(shù)第1年年產(chǎn)量這一因素作為協(xié)變量進(jìn)行協(xié)方差分析，才能得到正確的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。

如果說(shuō)方差是用來(lái)衡量一個(gè)樣本中，樣本值的偏離程度的話，協(xié)方差就是用來(lái)衡量?jī)蓚€(gè)樣本之間的相關(guān)性有多少，也就是一個(gè)樣本的值的偏離程度，會(huì)對(duì)另外一個(gè)樣本的值偏離產(chǎn)生多大的影響，協(xié)方差是可以用來(lái)計(jì)算相關(guān)系數(shù)的，相關(guān)系數(shù)p=cov(a.b)/sa*sb, cov(a.b)是協(xié)方差， sa sb 分別是樣本標(biāo)準(zhǔn)差。從它的定義來(lái)說(shuō)，叫協(xié)方差是比較合適的，表示兩個(gè)標(biāo)量之間協(xié)變動(dòng)（comovement）的狀況.

6，協(xié)方差怎么計(jì)算請(qǐng)舉例說(shuō)明

cov(x,y)=EXY－EX*EY協(xié)方差的定義，EX為隨機(jī)變量X的數(shù)學(xué)期望，同理，EXY是XY的數(shù)學(xué)期望，挺麻煩的，建議你看一下概率論cov(x,y)=EXY－EX*EY協(xié)方差的定義，EX為隨機(jī)變量X的數(shù)學(xué)期望，同理，EXY是XY的數(shù)學(xué)期望，挺麻煩的，建議你看一下概率論舉例：Xi 1.1 1.9 3Yi 5.0 10.4 14.6E(X) = (1.1+1.9+3)/3=2E(Y) = (5.0+10.4+14.6)/3=10E(XY)=(1.1×5.0+1.9×10.4+3×14.6)/3=23.02Cov(X,Y)=E(XY)-E(X)E(Y)=23.02-2×10=3.02此外：還可以計(jì)算：D(X)=E(X^2)-E^2(X)=(1.1^2+1.9^2+3^2)/3 - 4=4.60-4=0.6 σx=0.77D(Y)=E(Y^2)-E^2(Y)=(5^2+10.4^2+14.6^2)/3-100=15.44 σy=3.93X,Y的相關(guān)系數(shù)：r(X,Y)=Cov(X,Y)/(σxσy)=3.02/(0.77×3.93) = 0.9979表明這組數(shù)據(jù)X,Y之間相關(guān)性很好!擴(kuò)展資料：協(xié)方差（Covariance）在概率論和統(tǒng)計(jì)學(xué)中用于衡量?jī)蓚€(gè)變量的總體誤差。而方差是協(xié)方差的一種特殊情況，即當(dāng)兩個(gè)變量是相同的情況。協(xié)方差表示的是兩個(gè)變量的總體的誤差，這與只表示一個(gè)變量誤差的方差不同。如果兩個(gè)變量的變化趨勢(shì)一致，也就是說(shuō)如果其中一個(gè)大于自身的期望值，另外一個(gè)也大于自身的期望值，那么兩個(gè)變量之間的協(xié)方差就是正值。如果兩個(gè)變量的變化趨勢(shì)相反，即其中一個(gè)大于自身的期望值，另外一個(gè)卻小于自身的期望值，那么兩個(gè)變量之間的協(xié)方差就是負(fù)值。若兩個(gè)隨機(jī)變量X和Y相互獨(dú)立，則E[(X-E(X))(Y-E(Y))]=0，因而若上述數(shù)學(xué)期望不為零，則X和Y必不是相互獨(dú)立的，亦即它們之間存在著一定的關(guān)系。協(xié)方差與方差之間有如下關(guān)系：D(X+Y)=D(X)+D(Y)+2Cov(X，Y)D(X-Y)=D(X)+D(Y)-2Cov(X，Y)協(xié)方差與期望值有如下關(guān)系：Cov(X，Y)=E(XY)-E(X)E(Y)。協(xié)方差的性質(zhì)：（1）Cov(X，Y)=Cov(Y，X)；（2）Cov(aX，bY)=abCov(X，Y)，（a，b是常數(shù)）；（3）Cov(X1+X2，Y)=Cov(X1，Y)+Cov(X2，Y)。由協(xié)方差定義，可以看出Cov(X，X)=D(X)，Cov(Y，Y)=D(Y)。協(xié)方差作為描述X和Y相關(guān)程度的量，在同一物理量綱之下有一定的作用，但同樣的兩個(gè)量采用不同的量綱使它們的協(xié)方差在數(shù)值上表現(xiàn)出很大的差異。為此引入如下概念：定義稱為隨機(jī)變量X和Y的(Pearson)相關(guān)系數(shù)。方差是在概率論和統(tǒng)計(jì)方差衡量隨機(jī)變量或一組數(shù)據(jù)時(shí)離散程度的度量。概率論中方差用來(lái)度量隨機(jī)變量和其數(shù)學(xué)期望（即均值）之間的偏離程度。統(tǒng)計(jì)中的方差（樣本方差）是每個(gè)樣本值與全體樣本值的平均數(shù)之差的平方值的平均數(shù)。在許多實(shí)際問(wèn)題中，研究方差即偏離程度有著重要意義。方差是衡量源數(shù)據(jù)和期望值相差的度量值。方差在統(tǒng)計(jì)描述和概率分布中各有不同的定義，并有不同的公式。在統(tǒng)計(jì)描述中，方差用來(lái)計(jì)算每一個(gè)變量（觀察值）與總體均數(shù)之間的差異。為避免出現(xiàn)離均差總和為零，離均差平方和受樣本含量的影響，統(tǒng)計(jì)學(xué)采用平均離均差平方和來(lái)描述變量的變異程度。總體方差計(jì)算公式：為總體方差，為變量，為總體均值，為總體例數(shù)。實(shí)際工作中，總體均數(shù)難以得到時(shí)，應(yīng)用樣本統(tǒng)計(jì)量代替總體參數(shù)，經(jīng)校正后，樣本方差計(jì)算公式：S^2= ∑（X- ） ^2 / （n-1）S^2為樣本方差，X為變量，為樣本均值，n為樣本例數(shù)。參考資料：搜狗百科-協(xié)方差

協(xié)方差定義為：COV（X，Y）=E［（X-E（X））（Y-E（Y））］等價(jià)計(jì)算式為COV（X，Y）=E（XY）-E（X）E（Y）。例如：Xi 1.1 1.9 3Yi 5.0 10.4 14.6E(X) = (1.1+1.9+3)/3=2E(Y) = (5.0+10.4+14.6)/3=10E(XY)=(1.1×5.0+1.9×10.4+3×14.6)/3=23.02Cov(X,Y)=E(XY)-E(X)E(Y)=23.02-2×10=3.02擴(kuò)展資料：協(xié)方差公式推導(dǎo)cov(X,Y)=∑ni=1(Xi?Xˉ)(Yi?Yˉ)n=E[(X?E[X])(Y?E[Y])]cov(X,Y)=∑i=1n(Xi?Xˉ)(Yi?Yˉ)n=E[(X?E[X])(Y?E[Y])]=E[XY?E[X]Y?XE[Y]+E[X]E[Y]]=E[XY?E[X]Y?XE[Y]+E[X]E[Y]]因?yàn)榫涤?jì)算是線性的，即（a和b均為常數(shù)）： E[aX+bY]=aE[X]+bE[Y]E[aX+bY]=aE[X]+bE[Y]方差的概念與計(jì)算公式，例1 兩人的5次測(cè)驗(yàn)成績(jī)?nèi)缦拢篨： 50，100，100，60，50 E(X)=72；Y： 73， 70， 75，72，70 E(Y)=72。平均成績(jī)相同，但X 不穩(wěn)定，對(duì)平均值的偏離大。方差描述隨機(jī)變量對(duì)于數(shù)學(xué)期望的偏離程度。單個(gè)偏離是消除符號(hào)影響方差即偏離平方的均值，記為D(X)：直接計(jì)算公式分離散型和連續(xù)型。推導(dǎo)另一種計(jì)算公式得到：“方差等于各個(gè)數(shù)據(jù)與其算術(shù)平均數(shù)的離差平方和的平均數(shù)”。其中，分別為離散型和連續(xù)型計(jì)算公式。稱為標(biāo)準(zhǔn)差或均方差，方差描述波動(dòng)程度。參考資料：協(xié)方差計(jì)算-百度百科

cov(x,y)=EXY－EX*EY協(xié)方差的定義，EX為隨機(jī)變量X的數(shù)學(xué)期望，同理，EXY是XY的數(shù)學(xué)期望，挺麻煩的，建議你看一下概率論cov(x,y)=EXY－EX*EY舉例：Xi 1.1 1.9 3Yi 5.0 10.4 14.6E(X) = (1.1+1.9+3)/3=2E(Y) = (5.0+10.4+14.6)/3=10E(XY)=(1.1×5.0+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　　此外：還可以計(jì)算：D(X)=E(X^2)-E^2(X)=(1.1^2+1.9^2+3^2)/3 - 4=4.60-4=0.6 σx=0.77D(Y)=E(Y^2)-E^2(Y)=(5^2+10.4^2+14.6^2)/3-100=15.44 σy=3.93X,Y的相關(guān)系數(shù)：r(X,Y)=Cov(X,Y)/(σxσy)=3.02/(0.77×3.93) = 0.9979　表明這組數(shù)據(jù)X,Y之間相關(guān)性很好。擴(kuò)展資料協(xié)方差（Covariance）在概率論和統(tǒng)計(jì)學(xué)中用于衡量?jī)蓚€(gè)變量的總體誤差。而方差是協(xié)方差的一種特殊情況，即當(dāng)兩個(gè)變量是相同的情況。協(xié)方差表示的是兩個(gè)變量的總體的誤差，這與只表示一個(gè)變量誤差的方差不同。如果兩個(gè)變量的變化趨勢(shì)一致，也就是說(shuō)如果其中一個(gè)大于自身的期望值，另外一個(gè)也大于自身的期望值，那么兩個(gè)變量之間的協(xié)方差就是正值。如果兩個(gè)變量的變化趨勢(shì)相反，即其中一個(gè)大于自身的期望值，另外一個(gè)卻小于自身的期望值，那么兩個(gè)變量之間的協(xié)方差就是負(fù)值。期望值分別為E[X]與E[Y]的兩個(gè)實(shí)隨機(jī)變量X與Y之間的協(xié)方差Cov(X,Y)定義為：從直觀上來(lái)看，協(xié)方差表示的是兩個(gè)變量總體誤差的期望。如果兩個(gè)變量的變化趨勢(shì)一致，也就是說(shuō)如果其中一個(gè)大于自身的期望值時(shí)另外一個(gè)也大于自身的期望值，那么兩個(gè)變量之間的協(xié)方差就是正值；如果兩個(gè)變量的變化趨勢(shì)相反，即其中一個(gè)變量大于自身的期望值時(shí)另外一個(gè)卻小于自身的期望值，那么兩個(gè)變量之間的協(xié)方差就是負(fù)值。如果X與Y是統(tǒng)計(jì)獨(dú)立的，那么二者之間的協(xié)方差就是0，因?yàn)閮蓚€(gè)獨(dú)立的隨機(jī)變量滿足E[XY]=E[X]E[Y]。但是，反過(guò)來(lái)并不成立。即如果X與Y的協(xié)方差為0，二者并不一定是統(tǒng)計(jì)獨(dú)立的。協(xié)方差Cov(X,Y)的度量單位是X的協(xié)方差乘以Y的協(xié)方差。而取決于協(xié)方差的相關(guān)性，是一個(gè)衡量線性獨(dú)立的無(wú)量綱的數(shù)。協(xié)方差為0的兩個(gè)隨機(jī)變量稱為是不相關(guān)的。參考資料：搜狗百科協(xié)方差

自協(xié)方差在統(tǒng)計(jì)學(xué)中，特定時(shí)間序列或者連續(xù)信號(hào)Xt的自協(xié)方差是信號(hào)與其經(jīng)過(guò)時(shí)間平移的信號(hào)之間的協(xié)方差。如果序列的每個(gè)狀態(tài)都有一個(gè)平均數(shù)E[Xt] = μt，那么自協(xié)方差為其中 E 是期望值運(yùn)算符。如果Xt是二階平穩(wěn)過(guò)程，那么有更加常見(jiàn)的定義：其中k是信號(hào)移動(dòng)的量值，通常稱為延時(shí)。如果用方差σ^2 進(jìn)行歸一化處理，那么自協(xié)方差就變成了自相關(guān)系數(shù)R(k)，即有些學(xué)科中自協(xié)方差術(shù)語(yǔ)等同于自相關(guān)。擴(kuò)展資料在有限的二階矩的情況下，兩個(gè)共同分布的實(shí)值隨機(jī)變量X和Y之間的協(xié)方差被定義為它們偏離各自期望值的期望乘積。但協(xié)方差的計(jì)算有多種形式，和定義的一般格式有所區(qū)別。需要注意，如果用協(xié)方差計(jì)算相關(guān)系數(shù)。協(xié)方差中的X,Y已經(jīng)假設(shè)樣本數(shù)據(jù)為全體數(shù)據(jù)的集合。此時(shí)，協(xié)方差公式中的標(biāo)準(zhǔn)差計(jì)算時(shí)，需要除以N而不是N-1。參考資料：搜狗百科-協(xié)方差計(jì)算

你好，請(qǐng)采納！　　cov(x,y)=EXY－EX*EY　　協(xié)方差的定義，EX為隨機(jī)變量X的數(shù)學(xué)期望，同理，EXY是XY的數(shù)學(xué)期望，挺麻煩的，建議你看一下概率論cov(x,y)=EXY－EX*EY　　協(xié)方差的定義，EX為隨機(jī)變量X的數(shù)學(xué)期望，同理，EXY是XY的數(shù)學(xué)期望，挺麻煩的，建議你看一下概率論　　舉例：　　Xi 1.1 1.9 3　　Yi 5.0 10.4 14.6　　E(X) = (1.1+1.9+3)/3=2　　E(Y) = (5.0+10.4+14.6)/3=10　　E(XY)=(1.1×5.0+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　　此外：還可以計(jì)算：D(X)=E(X^2)-E^2(X)=(1.1^2+1.9^2+3^2)/3 - 4=4.60-4=0.6 σx=0.77　　D(Y)=E(Y^2)-E^2(Y)=(5^2+10.4^2+14.6^2)/3-100=15.44 σy=3.93　　X,Y的相關(guān)系數(shù)：　　r(X,Y)=Cov(X,Y)/(σxσy)=3.02/(0.77×3.93) = 0.9979　　表明這組數(shù)據(jù)X,Y之間相關(guān)性很好!

强奸久久久久久久|草草浮力在线影院|手机成人无码av|亚洲精品狼友视频|国产国模精品一区|久久成人中文字幕|超碰在线视屏免费|玖玖欧洲一区二区|欧美精品无码一区|日韩无遮一区二区

協(xié)方差，協(xié)方差如何計(jì)算

本文目錄一覽

1，協(xié)方差如何計(jì)算

2，協(xié)方差到底是什么意思啊

3，協(xié)方差是怎么樣的

4，有關(guān)協(xié)方差的知識(shí)

5，協(xié)方差是什么意思

6，協(xié)方差怎么計(jì)算請(qǐng)舉例說(shuō)明

最近更新

相關(guān)文章

經(jīng)驗(yàn)最新文章

資訊排行榜推薦

經(jīng)驗(yàn)排行榜精選

經(jīng)驗(yàn)文章排行榜

熱門標(biāo)簽

强奸久久久久久久|草草浮力在线影院|手机成人无码av|亚洲精品狼友视频|国产国模精品一区|久久成人中文字幕|超碰在线视屏免费|玖玖欧洲一区二区|欧美精品无码一区|日韩无遮一区二区

協(xié)方差，協(xié)方差如何計(jì)算

本文目錄一覽

1，協(xié)方差如何計(jì)算

2，協(xié)方差到底是什么意思啊

3，協(xié)方差是怎么樣的

4，有關(guān)協(xié)方差的知識(shí)

5，協(xié)方差是什么意思

6，協(xié)方差怎么計(jì)算請(qǐng)舉例說(shuō)明

最近更新

相關(guān)文章

經(jīng)驗(yàn)最新文章

資訊排行榜推薦

經(jīng)驗(yàn)排行榜精選

經(jīng)驗(yàn)文章排行榜

熱門標(biāo)簽

協(xié)方差，協(xié)方差如何計(jì)算

1，協(xié)方差如何計(jì)算

2，協(xié)方差到底是什么意思啊

3，協(xié)方差是怎么樣的

4，有關(guān)協(xié)方差的知識(shí)

5，協(xié)方差是什么意思

6，協(xié)方差怎么計(jì)算請(qǐng)舉例說(shuō)明