协方差公式推导_二维正态分布cov协方差公式协方差公式推导cov(X,Y)=∑ni=1(Xi−X¯)(Yi−Y¯)n=E[(X−E[X])(Y−E[Y])]cov(X,Y)=\frac{\sum_{i=1}^{n}(X_i-\bar{X})(Y_i-\bar{Y})}{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]]因为均值
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协方差公式推导
cov(X,Y)=∑ni=1(Xi−X¯)(Yi−Y¯)n=E[(X−E[X])(Y−E[Y])]
=E[XY−E[X]Y−XE[Y]+E[X]E[Y]]
因为均值计算是线性的,即(a和b均为常数):
E[aX+bY]=aE[X]+bE[Y]
则我们有:
E[XY−E[X]Y−XE[Y]+E[X]E[Y]]
=E[XY]−E[X]E[Y]−E[X]E[Y]+E[X]E[Y]
=E[XY]−E[X]E[Y]
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