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_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(XiX¯)(YiY¯)n=E[(XE[X])(YE[Y])]




=E[XYE[X]YXE[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[XYE[X]YXE[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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    2022年10月25日

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