协方差为0说明什么(
cov等于0说明什么 -
协方差为0是不相关，独立可推出不相关，但是不相关不能推出独立。协方差Cov(X,Y)是描述二维随机变量两个分量间相互关联程度的一个特征数，如果将协方差相应标准化变量就得到相关系数Corr(X,Y)。从而可以引进相关系数Corr(X,Y)去刻画二维随机变量两个分量间相互关联程度。且事实表明，相关系数明显被广泛好了吧！
1.协方差表示的是两个变量总体误差的期望。如果X与Y是统计独立的，那么二者之间的协方差就是0。但是，反过来并不成立。即如果X与Y的协方差为0，二者并不一定是统计独立的。协方差Cov（X，Y）的度量单位是X的协方差乘以Y的协方差。协方差为0的两个随机变量称为是不相关的。2.相关系数（1≤r≤好了吧！
协方差为0是不相关，独立可推出不相关，但是不相关不能推出独立。协方差Cov(X,Y)是描述二维随机变量两个分量间相互关联程度的一个特征数，如果将协方差相应标准化变量就得到相关系数Corr(X,Y)。从而可以引进相关系数Corr(X,Y)去刻画二维随机变量两个分量间相互关联程度。且事实表明，相关系数明显被广泛好了吧！
1.协方差表示的是两个变量总体误差的期望。如果X与Y是统计独立的，那么二者之间的协方差就是0。但是，反过来并不成立。即如果X与Y的协方差为0，二者并不一定是统计独立的。协方差Cov（X，Y）的度量单位是X的协方差乘以Y的协方差。协方差为0的两个随机变量称为是不相关的。2.相关系数（1≤r≤好了吧！
什么是协方差，为什么有些地方会用到协方差。核心意义：度量各个维度偏离其均值的程度。协方差的值如果为正值，则说明两者是正相关的(从协方差可以引出“相关系数”的定义)，结果为负值就说明负相关的，如果为0，也是就是统计上说的“相互独立”。正相关和负相关的直观理解：特点：当X, Y 的联合分布后面会介绍。
两个变量之间存在线性相关关系。协方差是用来衡量两个变量之间相关性的指标。当协方差为0时，表示两个变量之间没有线性相关关系，即它们完全独立。而当协方差不等于0时，表示两个变量之间存在线性相关（正相关或负相关）关系，即它们不是完全独立的。协方差是衡量两个变量的总体误差的特殊情况，表示两个后面会介绍。
概率论,如果两个一维正态分布协方差为0,能说明他们独立么?如图??_百...
对于二维正态分布来说不相关与独立性是等价，也就是相关系数等于0,等价于独立，协方差等于0等价于相关系数等于0.所以能说明独立，
协方差是用来衡量两个变量之间关系的一种统计量，它描述的是两个变量的变化是否同步。协方差的值有正负之分，当协方差为正值时，说明两个变量呈现正相关，即当一个变量增加时另一个变量也增加；当协方差为负值时，说明两个变量呈现负相关，即当一个变量增加时另一个变量减少。如果协方差为0，说明两希望你能满意。
协方差怎么计算,请举例说明 -
（5）协方差Cov(X,Y)的度量单位是X的协方差乘以Y的协方差。而取决于协方差的相关性，是一个衡量线性独立的无量纲的数。协方差为0的两个随机变量称为是不相关的。三：性质若两个随机变量X和Y相互独立，则E[(X-E(X))(Y-E(Y))]=0，因而若上述数学期望不为零，则X和Y必不是相互独立的到此结束了？。
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 举例：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=有帮助请点赞。
协方差小于1说明什么 -
协方差小于1说明两者是正相关的。X越大Y也越大，X越小Y也越小，这种情况，我们称为正相关。1、协方差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。
协方差矩阵为0，不仅仅彼此不相关，而且要求自相关系数为0，也就是说三个变量都是常数。这基本是不可能的，