协方差等于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希望你能满意。
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。独立和不相关从字面上看都有“两个东西没关系”的意思，但两者是有区别的。相关性描述的是两个变量是否有线性关系，独立性描述的是两个变量是否有关系。不相关表示两个变量没有线性关系，但还可以有其他关系，也就是不一定相互独立。下等我继续说。
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希望你能满意。
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。独立和不相关从字面上看都有“两个东西没关系”的意思，但两者是有区别的。相关性描述的是两个变量是否有线性关系，独立性描述的是两个变量是否有关系。不相关表示两个变量没有线性关系，但还可以有其他关系，也就是不一定相互独立。下等我继续说。
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。独立和不相关从字面上看都有“两个东西没关系”的意思，但两者是有区别的。相关性描述的是两个变量是否有线性关系，独立性描述的是两个变量是否有关系。不相关表示两个变量没有线性关系，但还可以有其他关系，也就是不一定相互独立。下说完了。
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≤希望你能满意。
协方差为0,独立,不相关这个三个概念什么关系 -
你好！协方差为0就是不相关。两个随机变量独立，则它们不相关。反之，两个随机变量不相关，它们并不一定独立。经济数学团队帮你解答，请及时采纳。谢谢！
xy）＝px（x）py（y）。协方差是两个变量的总体误差，它不同于一个变量误差的方差。如果两个变量具有相同的趋势，即一个大于其期望值，另一个大于其期望值，则两个变量之间的协方差为正。如果两个变量的变化方向相反，即一个大于其期望值，另一个小于其期望值，则两个变量之间的协方差为负。
协方差为0,一定独立吗? -
协方差为0，不一定独立。因为协方差等于零只能推出不相关的，所以不能推出互相独立的。但互相独立的可以推出互不相干的。协方差的算法：COV(X,Y)=E{(X-E(X))(Y=E(Y))}E为数学期望；它反映随机变量平均取值的大小。又称期望或均值。它是简单算术平均的一种推广。折叠定理设ρXY是随机变量X和到此结束了？。
如果Cov(X,Y)=0，则随机变量X和Y是不相关的如果Cov(X,Y)=1>0，则X和Y的变化趋势是相同的，
二元正态协方差为0 -
对于二元正态分布，协方差为0等价于独立。协方差为0等价于联合密度等于边际密度乘积等价于独立，得证。
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，