协方差是什么
什么是协方差
1🐸_🙄、cov(x,y)=EXY－EX*EY🎍|🐁。
2⛈🌙_-😫、协方差的定义🦄🪴——💀，EX为随机变量X的数学期望🦕-🦟🤤，同理🎭😛——🌧，EXY是XY的数学期望⚾😢_🐈⬛，挺麻烦的☹️🎽_——🦡🦀，建议你看一下概率论cov(x,y)=EXY－EX*EY*🕹|😴🤓。
3😐🎭|🐫*、协方差（Covariance）在概率论和统计学中用于衡量两个变量的总体误差🦕|🦋。而方差是协方差的一种特殊情况🎣--🐡，即当两个变量是相同的情况🦇🌷_-🤧♠。
4😂__🎎🌗、协方差表示的是两个变量的总体的误差🐲🎭_-🐨，这与只表示一个变量误差的方差不同😐🦟-😦😘。 如果两个变量的变化趋势一致💐🌞|——🌲🌟，也就是说如果其中一个大于自身的期望值😜🦅-——🏅，另外一个也大于自身的期望值😱😜——😔，那么两个变量之间的协方差就是正值🏵_|🦢👺。 如果两个变量的变化趋势相反🌗__🐫，即其中一个大于自身的期望值🙁🦠_🌱🪢，另外一个却小于自身的期望值*🦈-☁️，那么两个变量之间的协方差就是负值🐂——|🙈😺。
1🐸_🙄、cov(x,y)=EXY－EX*EY🎍|🐁。
2⛈🌙_-😫、协方差的定义🦄🪴——💀，EX为随机变量X的数学期望🦕-🦟🤤，同理🎭😛——🌧，EXY是XY的数学期望⚾😢_🐈⬛，挺麻烦的☹️🎽_——🦡🦀，建议你看一下概率论cov(x,y)=EXY－EX*EY*🕹|😴🤓。
3😐🎭|🐫*、协方差（Covariance）在概率论和统计学中用于衡量两个变量的总体误差🦕|🦋。而方差是协方差的一种特殊情况🎣--🐡，即当两个变量是相同的情况🦇🌷_-🤧♠。
4😂__🎎🌗、协方差表示的是两个变量的总体的误差🐲🎭_-🐨，这与只表示一个变量误差的方差不同😐🦟-😦😘。 如果两个变量的变化趋势一致💐🌞|——🌲🌟，也就是说如果其中一个大于自身的期望值😜🦅-——🏅，另外一个也大于自身的期望值😱😜——😔，那么两个变量之间的协方差就是正值🏵_|🦢👺。 如果两个变量的变化趋势相反🌗__🐫，即其中一个大于自身的期望值🙁🦠_🌱🪢，另外一个却小于自身的期望值*🦈-☁️，那么两个变量之间的协方差就是负值🐂——|🙈😺。
1🍀-——🐗😸、cov(x,y)=EXY－EX*EY🌗_⛈🤬。
2🐓_*🦔、协方差的定义🦛__🐱，EX为随机变量X的数学期望🪶🎳_🌞🎗，同理🌼——🦚，EXY是XY的数学期望🐄|🏏😷，挺麻烦的🐇--😅👿，建议你看一下概率论cov(x,y)=EXY－EX*EY🦜_|😳🛷。
3🦫🦆_——😙😘、协方差（Covariance）在概率论和统计学中用于衡量两个变量的总体误差🏆💮————🐳🐽。而方差是协方差的一种特殊情况🦙🛷——|🐓🦗，即当两个变量是相同的情况🐿*_*。
4🐖-|🐘🤡、协方差表示的是两个变量的总体的误差🦋😾-😭🌱，这与只表示一个变量误差的方差不同🌳——-🐒☀️。 如果两个变量的变化趋势一致🐉_——🏑，也就是说如果其中一个大于自身的期望值🦒--🌴🐚，另外一个也大于自身的期望值🎃🦢-🐙🍂，那么两个变量之间的协方差就是正值🐘-_🐿。 如果两个变量的变化趋势相反🦟🪁_🥇，即其中一个大于自身的期望值🐍——🎴🎄，另外一个却小于自身的期望值🦈_🦩，那么两个变量之间的协方差就是负值🏵🦜-🦕🏓。
协方差公式 什么是协方差1🌾--🪳🎖、cov(x,y)=EXY－EX*EY💫🐓||🌎。
2🎽🐖|🧵、协方差的定义😟-——🐜💥，EX为随机变量X的数学期望🌝🃏|🐌，同理🐸_🐄🪅，EXY是XY的数学期望🦫-🦚，挺麻烦的🐕🦺☁️|-*，建议你看一下概率论cov(x,y)=EXY－EX*EY🦙_🤿。
3😬😓——🤖、协方差（Covariance）在概率论和统计学中用于衡量两个变量的总体误差🐬😌-——🤪。而方差是协方差的一种特殊情况🐄__👿🦊，即当两个变量是相同的情况🦚——🌹🦈。
4🧐__🎐✨、协方差表示的是两个变量的总体的误差😝🌎|🦬✨，这与只表示一个变量误差的方差不同🐽-——♟。如果两个变量的变化趋势一致🧶🐰——|💥，也就是说如果其中一个大于自身的期望值*😄_🐲，另外一个也大于自身的期望值😳——|🐕🦺♟，那么两个变量之间的协方差就是正值🤣-——🌞🐸。如果两个变量的变化趋势相反🐕_-💐😃，即其中一个大于自身的期望值😶-|🦛，另外一个却小于自身的期望值💫🪆-|🦨🦟，那么两个变量之间的协方差就是负值🦇——-☀️。
协方差cov计算公式是什么?协方差的计算公式为cov(X,Y)=E[(X-E[X])(Y-E[Y])]🐃--🦝，这里的E[X]代表变量X的期望*-🥊🐈。
从直观上来看😍🐰——😪🌝，协方差表示的是两个变量总体误差的期望🌳🐣-🤭☄️。如果其中一个大于自身的期望值时另外一个也大于自身的期望值🦜🎊-🎯，两个变量之间的协方差就是正值🌘🦏__🌷。
如果其中一个变量大于自身的期望值时另外一个却小于自身的期望值😊🦐_——🍀🦭，那么两个变量之间的协方差就是负值🐑🌳——☺️🐽。如果X与Y是统计独立的🌟🏏——|🌴，那么二者之间的协方差就是0🥊🐔--🤗🦛，因为两个独立的随机变量满足E[XY]=E[X]E[Y]🐤_🤩⭐️。
协方差的特点
协方差差出了一万倍😒-😛，只能从两个协方差都是正数判断出两种情况下X⚾|_🦖🐚、Y都是同向变化🦓|-🎲🦝，但是😳_-🐀，一点也看不出两种情况下X🐑🏉||🧐、Y的变化都具有相似性这一特点🦘🤑-🦆🐌。
相关系数是协方差除以标准差♦🦉|🦩🐓，当X,Y的波动幅度变大的时候😾——🦕🐲，协方差变大🤯——🌚🌤，标准差也会变大🐍_🐹，相关系数的分母都变大🤠-|🦡，其实变化的趋势是可以抵消的🐩-_🌩，协方差的取值范围是 正无穷到负无穷*--🐘*，相关系数则是+1 到-1之间🦄_*。
标准差协方差相关系数的公式是什么
1🧶🐹_🐃🐑、标准差计算公式是标准差σ=方差开平方😄_😦😹。标准差🦘——😻，中文环境中又常称均方差🙁🐊-🎿⛅️，是离均差平方的算术平均数的平方根💀——😒🐕，用σ表示🌦||🐖🐬。在概率统计中最常使用作为统计分布程度上的测量😶🕊-——🌻🎃。标准差是方差的算术平方根🤧-_*🐆。标准差能反映一个数据集的离散程度🐜🎴_*。
2😜|——😪😅、协方差cov计算公式是⛳|——🐚😇：cov(x,y)=EXY－EX*EY🦂🌍__🦜🌜。
3🐓|-🦟、相关系数介于区间[-1🙊🐤|🤡☹️，1]内😓🎍——-😲🐅。当相关系数为-1☹️🥉——-🤭，表示完全负相关😘——-🌼🕸，表明两项资产的收益率变化方向和变化幅度完全相反🐄——_🦅😑。当相关系数为+1时🐵|——😼，表示完全正相关🦭--🐚🪅，表明两项资产的收益率变化方向和变化幅度完全相同🪴😘__😬。当相关系数为0时*❄🐼——🐑🐦，表示不相关😧——|🦡。