协方差公式: 𝐶𝑜𝑣(𝑋,𝑌)=𝐸{[𝑋−𝐸𝑋][𝑌−𝐸𝑌]}=𝐸(𝑋𝑌)−𝐸𝑋∙𝐸𝑌 推导
协方差公式:
𝐶𝑜𝑣(𝑋,𝑌)=𝐸{[𝑋−𝐸𝑋][𝑌−𝐸𝑌]}=𝐸(𝑋𝑌)−𝐸𝑋∙𝐸𝑌
推导
推导
首先,协方差的定义是:
Cov(X,Y) = E{[X−EX][Y−EY]}
Cov(X,Y) = ∑∑(x−EX)(y−EY)P(X=x,Y=y)
这个公式可以拆分为:
Cov(X,Y) = ∑∑x*y*P(X=x,Y=y) - ∑∑x*EX*P(X=x,Y=y) - ∑∑y*EY*P(X=x,Y=y) + EX*EY*∑∑P(X=x,Y=y)
Cov(X,Y) = ∑∑x*y*P(X=x,Y=y) - EX*EY - EX*EY + EX*EY
Cov(X,Y) = E(XY) - EX*EY
∑∑xP(X=x,Y=y) 等于 EX,举一个示例说明:
假设我们有一个随机变量X,它表示一个人每天打篮球的时间(小时),可能的取值为{1, 2, 3}。另一个随机变量Y表示天气,可能的取值为{晴天, 阴天}。我们有以下联合概率分布:
| X\Y | 晴天 | 阴天 |
| --- | --- | --- |
| 1 | 0.2 | 0.1 |
| 2 | 0.3 | 0.1 |
| 3 | 0.2 | 0.1 |
我们可以计算EX,即X的期望值,如下:
EX = ∑xP(X=x) = 1P(X=1) + 2P(X=2) + 3P(X=3)
首先,我们需要计算P(X=1),P(X=2)和P(X=3)。这些是X的边缘概率,可以通过将Y的所有可能取值的概率相加得到:
P(X=1) = P(X=1,Y=晴天) + P(X=1,Y=阴天) = 0.2 + 0.1 = 0.3
P(X=2) = P(X=2,Y=晴天) + P(X=2,Y=阴天) = 0.3 + 0.1 = 0.4
P(X=3) = P(X=3,Y=晴天) + P(X=3,Y=阴天) = 0.2 + 0.1 = 0.3
然后,我们可以计算EX:
EX = 10.3 + 20.4 + 30.3 = 2
这就是随机变量X的期望值。
| X\Y | 晴天 | 阴天 |
| --- | --- | --- |
| 1 | 0.2 | 0.1 |
| 2 | 0.3 | 0.1 |
| 3 | 0.2 | 0.1 |
我们可以计算EX,即X的期望值,如下:
EX = ∑xP(X=x) = 1P(X=1) + 2P(X=2) + 3P(X=3)
首先,我们需要计算P(X=1),P(X=2)和P(X=3)。这些是X的边缘概率,可以通过将Y的所有可能取值的概率相加得到:
P(X=1) = P(X=1,Y=晴天) + P(X=1,Y=阴天) = 0.2 + 0.1 = 0.3
P(X=2) = P(X=2,Y=晴天) + P(X=2,Y=阴天) = 0.3 + 0.1 = 0.4
P(X=3) = P(X=3,Y=晴天) + P(X=3,Y=阴天) = 0.2 + 0.1 = 0.3
然后,我们可以计算EX:
EX = 10.3 + 20.4 + 30.3 = 2
这就是随机变量X的期望值。