矩与协方差矩阵
矩与协方差矩阵
4.1 数学期望 4.2 方差 4.3 协方差与相关系数 4.4 矩与协方差矩阵
§4.3 矩与协方差矩阵
4.4.1 矩
设X和Y(Xk) 为X 的 k 阶原点矩； E{[X-E(X)]k} 为X的 k 阶中心矩。
E(Xk) 为X 的 k 阶原点矩； E{[X-E(X)]k} 为X的 k 阶中心矩。
E(X) 是 X 的一阶原点矩， Var(X) 是 X 的二阶中心矩。
E(XkYm) 为X与Y的 k+m 阶混合原点矩； E{[X-E(X)]k [Y-E(Y)]m} 为X与Y的 k+m 阶混合中心矩。
Cov(X,Y)=E{[X-E(X)] [Y-E(Y)]} 为X与Y的 2阶混合中心矩。
小结
本讲首先介绍二维随机向量 (X,Y) 的分量X与Y 的协方差及相关系数的概念、性质和计算；然后介 绍随机变量的各种矩(k 阶原点矩、 k 阶中心矩、 k+m 阶混合原点矩、k+m 阶混合中心矩)，n 维随机 向量的协方差阵的概念、性质和计算；最后简单介 绍了n 元正态分布的概念和三条重要性质。
统计学中的协方差矩阵
统计学中的协方差矩阵统计学是研究收集、整理、分析和解释数据的科学领域。
协方差矩阵是统计学中一种重要的工具，用于研究多个变量之间的关系和相关性。
本文将介绍协方差矩阵的定义、性质、计算方法以及在实际应用中的意义。
一、协方差矩阵的定义协方差矩阵是指一个矩阵，其中的元素表示了变量之间的协方差。
假设有n个变量，那么协方差矩阵将是一个n×n的矩阵。
协方差矩阵的第(i,j)个元素表示了第i个变量和第j个变量的协方差。
如果两个变量之间的协方差为正值，表示它们之间存在正相关的关系；如果协方差为负值，表示它们之间存在负相关的关系；如果协方差为零，则表示它们之间不存在线性相关关系。
二、协方差矩阵的性质1. 对称性：协方差矩阵是一个对称矩阵，即第(i,j)个元素等于第(j,i)个元素。
这是因为协方差是一个对称的概念，不依赖于变量的顺序。
2. 非负定性：协方差矩阵是一个非负定矩阵，即对于任意非零的列向量x，有x^TΣx≥0，其中Σ表示协方差矩阵。
这个性质保证了协方差矩阵的主对角线上的元素都是非负的。
三、协方差矩阵的计算方法协方差矩阵的计算涉及到变量之间的协方差。
对于两个变量X和Y，它们的协方差可以用下式表示：Cov(X,Y) = E[(X-μ_X)(Y-μ_Y)]，其中μ_X和μ_Y分别表示X和Y的均值。
协方差矩阵的元素由各个变量之间的协方差计算得到。
协方差矩阵Σ的元素可以表示为：Σ_ij = Cov(X_i, X_j)，其中X_i和X_j是第i和第j个变量。
根据协方差的计算公式，我们可以通过样本数据的均值和方差来估计协方差矩阵的元素。
四、协方差矩阵在实际应用中的意义协方差矩阵在统计学和金融学等领域中具有广泛的应用价值。
1. 多变量分析：协方差矩阵可以用于多变量分析，帮助研究人员了解多个变量之间的关系和相关性。
通过分析协方差矩阵，可以发现变量之间的线性依赖关系，从而更好地理解数据的结构和特征。
2. 风险管理：在金融学中，协方差矩阵被广泛用于风险管理。
矩阵的协方差矩阵
矩阵的协方差矩阵协方差矩阵（Covariance Matrix）是一种用来表示两个或多个随机变量之间关系的统计量。
它具有一个非常重要的特性，即两个变量之间的协方差可以用来确定他们之间的关联程度。
换句话说，它代表的是变量的之间的关联程度。
它是一个由变量的偏相关系数构成的对称方阵，它的每一项都代表着变量之间的协方差，它们的值可以为正、负、零，或者其他的任意值。
一、协方差矩阵的定义协方差矩阵是一种用来表示两个或多个随机变量之间关系的统计量，它是一个由变量的偏相关系数构成的对称方阵，它的每一项都代表着变量之间的协方差，它们的值可以为正、负、零，或者其他的任意值。
二、协方差矩阵的计算协方差矩阵由变量之间的偏相关（partial correlation）系数组成，可以用下面的公式来计算得到：$$ Cov(X_i; X_j) = \frac{\sum_{k=1}^n (X_{ik} - \bar{X_i})(X_{jk} -\bar{X_j})}{n-1} $$这里X为一个随机向量，$X_i$和$X_j$分别表示该随机向量中的两个变量，$\bar{X_i}$和$\bar{X_j}$分别为两个变量的均值，$k~(k=1,2,...n)$表示样本数量，n表示样本的总数。
三、协方差矩阵的应用协方差矩阵最常用的应用是用来衡量一组变量之间的关系，通过它可以理解数据之间相关性的大小。
它在贝叶斯模型、潜变量模型、半监督学习等统计分析中也都有重要的应用。
另外，协方差矩阵还可以用来计算均值向量、协方差矩阵的行列式以及协方差的特征向量。
它还被用来计算协方差分析，使用它可以确定两个变量之间是否存在因果关系。
《概率论》第4章矩、协方差矩阵
为 k l 阶混合中心矩
E假(定X )其中各数学1 阶期原望点都矩存在
D“矩(X”) 是来自于2物阶理中学心中矩力矩的概念
Cov(X y,Y )
2 阶混合中心矩
y f (x)
O
x d第x 四章 随机x变量的数字特征
§4 矩、协方差矩阵
2/8
对于二维r.v ( X1,，X记2 )
c11 E[( X1 E( X1))2 ] D( X1) c12 E[(X1 E(X1))(X2 E(X2 ))] Cov(X1, X 2 )
7/8
(X1, X2 ,L , Xn ) ~ N(,C) X1, X2,, Xn 的任一线性
组合 l1X1 l2 X2 ln Xn 服从一维正态分布 正态r.v的线性变换不变性：设
(X1, X2 ,, Xn ) ~ N(,C) 令
Y1 a11 X1 a12 X2 a1n Xn
Y2
§4 矩、协方差矩阵
1/8
对于 r.v X ,Y , 称
E( X k ) ( k 1, 2,)
为 k阶原点矩，简称 k阶矩 .称
E[( X E( X ))k ] ( k 2,3,)
为 k阶中心矩 .称
E( X kY l ) (k,l 1, 2,)
为 k l 阶混合矩 .称
E[( X E(X ))k (Y E(Y ))l ] (k,l 1, 2,)
)e2 xp2{
12(x(X1)1( y)2TC21)(X
(y
)}2
2 2
)2
]}
与一维记再正记C态Xr.vcc12密11xyf度c(c,1x222)函数比11211较2, e2则xp{122(x2
)
2
}
矩协方差矩阵
26 12
设(X1, X2,…, Xn) 是n 维随机变量, Xi与Xj的相关系数 ρij ( i , j =1,2,…,n )存在,
11 12 1n
则称矩阵
R
...2.1........2.2...............2
n
n1 n2 nn
为该随机变量的相关矩阵.
X+Y 与3X –Y 的相关系数为
Cov( X Y ,3X Y ) 2 1
D( X Y ) D(3X Y ) 4 16 4
(X+Y ,3X –Y)的协方差矩阵
C
4 2
2 16
(X+Y ,3X –Y)的相关矩阵
R
1 0.25
C C11 C21
C12 C22
2 1
1
2
1
2 2
2
例1 若 D( X ) 1, D(Y ) 4, XY 1 4,
求(X+Y ,3X –Y)的协方差矩阵和相关矩阵.
解:
Cov(X ,Y ) XY
D( X )
D(Y )
思考题答案：
协方差矩阵的主对角线上的元素Cii是相应的第i个 随机变量的方差;
相关矩阵的主对角线上的元素ρii都为1.
练习题：
1.已知随机变量X,Y 的联合分布为
XY 2 0 1 1 0.30 0.12 0.18
1 0.10 0.18分布随机变量 (X,Y) 的期望向量μ和协 方差矩阵V,分别是
C22 E{[X2 E( X2 )]2} D( X2 )
概率论课件矩、协方差矩阵
中心矩是相对于均值（期望值）的矩，用于描述随机变量分布的形状和离散程 度。
标准化矩
标准化矩是对中心矩进行标准化处理后的矩，用于比较不同随机变量的分布特 性。
样本矩与总体矩
பைடு நூலகம்样本矩
样本矩是从总体中抽取样本后计算得到的矩，用于估计总体矩。
总体矩
总体矩是描述总体分布特性的矩，是样本矩的极限值。
03 协方差矩阵
详细描述
分析矩和协方差矩阵需要使用相关的统计方 法和技巧，如主成分分析、因子分析、聚类 分析等。通过对矩和协方差矩阵的分析，可 以提取数据集中的主要特征、发现变量之间 的潜在关系、对数据进行分类或聚类等。
实例三：数据集的矩和协方差矩阵应用
总结词
数据集的矩和协方差矩阵在概率论中有着广泛的应用 ，如统计推断、假设检验、回归分析等。
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VS
第二阶原点矩（即方差）
协方差矩阵的对角线元素是各个随机变量 的方差，非对角线元素是各个随机变量的 协方差。
协方差矩阵与方差-协方差矩阵的关系
方差-协方差矩阵是一个包含各个随机 变量的方差和协方差信息的矩阵，而 协方差矩阵只包含各个随机变量的协 方差信息。
方差-协方差矩阵是协方差矩阵的一个 扩展，它同时包含了随机变量的方差 信息，而协方差矩阵只包含随机变量 的协方差信息。
详细描述
在统计推断中，矩和协方差矩阵可用于估计总体参数和 进行假设检验。例如，利用样本矩估计总体矩，然后使 用这些估计值进行假设检验或置信区间的计算。在回归 分析中，矩和协方差矩阵可用于估计回归系数和进行模 型诊断。通过分析回归模型的矩和协方差矩阵，可以检 验模型的假设是否成立、诊断模型的问题等。此外，在 时间序列分析和金融数据分析等领域，矩和协方差矩阵 也具有重要的应用价值。
协方差矩阵的概念
协方差矩阵的概念协方差矩阵是概率论和统计学中一个重要的概念，用于描述多维随机变量之间的关联程度。
它是一个对称的矩阵，其中包含了各个随机变量之间的协方差以及它们的方差。
协方差是一种描述两个随机变量之间关系的统计量，它衡量了两个随机变量的变化趋势是否一致。
具体而言，对于随机变量X和Y，它们的协方差定义为E[(X - E[X])(Y - E[Y])]，其中E[·]表示期望值操作符。
如果协方差大于0，则表明X和Y 之间存在正相关关系；如果协方差小于0，则表明X和Y之间存在负相关关系；如果协方差等于0，则表明X和Y之间没有线性关系。
对于多个随机变量的情况，我们将它们的协方差组成一个矩阵，即协方差矩阵。
设有n个随机变量X1，X2，...，Xn，它们的协方差矩阵记为Σ，其中Σ(i, j)表示随机变量Xi和Xj之间的协方差。
协方差矩阵是一个对称矩阵，满足以下性质：1. 对角线上的元素是随机变量的方差，即Σ(i, i) = Var(Xi)；2. 非对角线上的元素是对应两个随机变量的协方差，即Σ(i, j) = Σ(j, i)。
协方差矩阵的作用主要体现在以下几个方面：1. 描述随机变量之间的关联性：协方差矩阵可以直观地展示多个随机变量之间的相关性。
通过对协方差矩阵进行分析，可以了解随机变量之间的关系强度和方向。
2. 变量选择与降维：通过协方差矩阵，可以判断不同随机变量之间的相关性。
在建模分析中，我们可以通过分析协方差矩阵来选择与目标变量相关性最强的变量，去除冗余的变量，从而实现降低维度的目的。
3. 风险度量：在金融领域，协方差矩阵可用于衡量资产之间的风险关系。
通过计算资产收益率之间的协方差矩阵，可以估计投资组合的风险水平，为资产配置、风险控制提供依据。
4. 生成随机样本：协方差矩阵可用于生成符合特定相关性要求的随机样本。
通过给定均值向量和协方差矩阵，可以使用相关多元正态分布的特性生成具有一定相关性的随机样本。
自相关矩阵和协方差矩阵
自相关矩阵和协方差矩阵
自相关矩阵和协方差矩阵是用于描述数据序列中各个元素之间的相关性。
自相关函数指的是列向量的相关系数构成的函数，对于离散序列，自相关函数的变量就是序列的时间差。
而自协方差矩阵主要用于描述数据序列中各个元素与其自身滞后版本之间的关系。
另一方面，协方差矩阵中的每一个元素是表示的随机向量X的不同分量之间的协方差，而不是不同样本之间的协方差。
在统计学与概率论中，自相关矩阵与自协方差矩阵，互相关矩阵与互协方差矩阵可以通过计算随机向量（ 自相关或自协方差时为x，互相关或互协方差时为x,y）其第（i（个与第（j（个随机向量 即随机变量构成的向量）之间的自、互关系数来得到。
协方差矩阵特点
协方差矩阵特点一、引言协方差矩阵是一种重要的统计学工具，用于描述一组随机变量的协方差关系。
在数据分析、统计推断、机器学习等领域中，协方差矩阵的应用十分广泛。
本文将对协方差矩阵的特点进行深入探讨，以期为相关领域的研究和应用提供有益的参考。
二、协方差矩阵的定义与性质1. 定义：设X是一个n×p的矩阵，其中每一行为一个样本，每一列为一个随机变量。
协方差矩阵Σ是一个p×p的矩阵，其元素Σij为随机变量X i和X j的协方差，即Σij=Cov(X i,X j)2. 性质：(1) 对称性：协方差矩阵是对称的，即Σ=ΣT。
(2) 非负定性：协方差矩阵是半正定的，即所有特征值非负。
这是因为协方差描述的是两个随机变量的共同波动性，其值不可能为负。
(3) 单位元：当随机变量之间相互独立时，协方差矩阵为单位矩阵。
三、协方差矩阵的应用1. 降维：通过协方差矩阵的特征值分解（EVD），我们可以将高维数据投影到低维空间，从而实现数据的降维处理。
这种方法在数据可视化、机器学习等领域中具有广泛应用。
2. 模型选择与假设检验：协方差矩阵在多元统计分析中发挥着重要作用。
例如，在多元线性回归和因子分析中，我们需要用到协方差矩阵来估计模型参数并进行假设检验。
3. 机器学习算法优化：许多机器学习算法（如k-均值聚类、kNN等）在处理高维数据时会出现维度诅咒问题。
通过利用协方差矩阵进行特征提取或降维，可以优化算法性能，提高分类或聚类的准确性。
4. 数据可视化：在数据可视化领域，我们经常使用散点图、平行坐标图等手段来展示多个随机变量之间的关系。
这些方法都需要用到协方差矩阵来进行坐标变换或降维处理。
四、协方差矩阵的数值稳定性在实际应用中，由于数据测量误差、样本量不足等原因，计算出的协方差矩阵可能存在数值不稳定性。
为了解决这一问题，可以采用一些数值稳定的方法，如样本协方差矩阵的估计、迭代算法等。
这些方法可以有效降低计算误差，提高协方差矩阵的精度和可靠性。
方差矩阵是什么,协方差矩阵计算公式
方差矩阵是什么，协方差矩阵计算公式
在统计学与概率论中，协方差矩阵的每个元素是各个向量元素之间的协方差，是从标量随机变量到高维度随机向量的自然推广。
矩阵中的数据按行排列与按列排列求出的协方差矩阵是不同的，这里默认数据是按行排列。
即每一行是一个observaTIon（or sample），那么每一列就是一个随机变量。
协方差矩阵是什么_协方差矩阵计算公式_如何计算协方差矩阵
协方差矩阵：
协方差矩阵是什么_协方差矩阵计算公式_如何计算协方差矩阵
协方差矩阵的维度等于随机变量的个数，即每一个observaTIon 的维度。
在某些场合前边也会出现1 / m，而不是1 / （m - 1）。
在统计学与概率论中，协方差矩阵是一个矩阵，其每个元素是各个向量元素之间的协方差。
这是从标量随机变量到高维度随机向量的自然推广。
协方差矩阵是什么_协方差矩阵计算公式_如何计算协方差矩阵
举个例子，矩阵X 按行排列：
协方差矩阵是什么_协方差矩阵计算公式_如何计算协方差矩阵1. 求每个维度的平均值
协方差矩阵是什么_协方差矩阵计算公式_如何计算协方差矩阵2. 将X 的每一列减去平均值
协方差矩阵是什么_协方差矩阵计算公式_如何计算协方差矩阵其中：
协方差矩阵是什么_协方差矩阵计算公式_如何计算协方差矩阵3. 计算协方差矩阵
协方差矩阵是什么_协方差矩阵计算公式_如何计算协方差矩阵注意：
有时候在书上或者网上会看到这样的公式，协方差矩阵Σ：
协方差矩阵是什么_协方差矩阵计算公式_如何计算协方差矩阵
这里之所以会是X * X‘ 是因为原始数据集X 是按列排列的，即：。
第13讲 协方差及相关系数 矩及协方差矩阵
因此
2 2 3 2 Eη E(ξ 2, 因ξ 而 i ξ ) 3 i ξ ~ N(0, ), 3 3 i1
2
1 1 cov(ξ ξ ) E[(ξ 0, i ξ , i ξ ) ξ ] E(ξ i ξ ) E ξ 3 3 即ξ 而它们都是正态分布, i ξ 与 ξ 互不相关,
则
ρ XY
Cov(X,Y) D(X) D(Y)
称为随机变量X与Y的相关系数. XY是一个无量纲的量.
现证明||1
令X'=X-EX,Y'=Y-EY, 则X',Y'都是期望值为0的随机变量. 对于任给的实数t, 相信E(X'+tY')20, 即 EX'2+2tE(X'Y')+t2EY'20, 即是说关于t的一元二次方程 EX'2+2tE(X'Y')+t2EY'2=0最多只有单个实根或者没有实根, 也就说明判别式 b2-4ac0
四、矩
定义 设X和Y是随机变量, 若 E(Xk), k=1,2,... 存在, 称它为X的k阶原点矩, 简称k阶矩. 若 若 E{[X-E(X)]k}, k=1,2,... E(XkYl), k,l=1,2,...
存在, 称它为X的k阶中心矩.
存在, 称它为X和Y的k+l阶混合矩.
若
E{[X-E(X)]k[Y-E(Y)]l}, k,l=1,2,...
定理
两个随机变量X和Y呈线性关系的充分必要条件,
是它们的相关系数的绝对值为1, 即 ||=1
而另一方面, 如果X与Y相互独立, 则它们的相关系数必为0,
概率论第四章随机变量的数字特征第4节矩和协方差矩阵
特别，若 X ~ N 0， 1 , 则
E X n
n 1!!
0
n为偶数 n为奇数 ,
n 4时， EX 4 3.
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练习一下
• 已知随机变量的X和Y的联合分布为
Y X
-2
0
1
-1
0.30
0.12
0.18
1
0.10
0.18
0.12
求X和Y的协差矩阵.
0.96 0.24
0.24 1 .65
DX
所以，
E X n nE Y n
n yn fY
y dy
n
y
n
e
y2 2
dy
2
⑴．当 n为奇数时，由于被积函 数是奇函数，所以
E X n 0 ．
返回主目5 录
第四章 随机变量的数字特征
(2)．当n为偶数时，由于被积函 数是偶函数，所以
EX n
2 n
y
n
e
y2 2
E X n
n
22
n
n
1
n
1
n
22
n
n
1
n
3
n
3
2 2 2 2 2
n
22
n
n
1
n
3
1
1
22
2 2
n
22
n
n 1!!
n
22
n n 1!!
返回主目7 录
第四章 随机变量的数字特征
因而，
§5 矩
E X n
n n 1!!
0
n为偶数 n为奇数
其中，
135 n n为奇数 n!! 2 4 6 n n为偶数
范文：概率论与数理统计复习
概率论与数理统计复习概率论与数理统计复习一、概率论的基本概念：1、事件的运算律：交换律：，；结合律：，；分配律：，；德·摩根法则：，；减法运算：。
2、概率的性质：性质1；性质2（有限可加性）当个事件两两互不相容时，；性质3对于任意一个事件，；性质4当事件满足时，，；性质5对于任意两个随机事件，；性质6对于任意一个事件；性质7（广义加法法则）对于任意两个事件，。
3、条件概率：在已知发生的条件下，事件的概率为：（）。
注意：所有概率的性质对条件概率依然适用，但使用公式必须在同一条件下进行。
4、全概率公式与贝叶斯公式：设个事件构成样本空间的一个划分，是一个事件，当（）时，全概率公式：；贝叶斯公式：当时，，。
应用全概率公式和贝叶斯公式计算事件的概率或其在已知条件下的条件概率时，关键的问题是找到一个完备事件组，使得能且仅能与之一同时发生，然后运用古典概型、概率的加法和乘法法则计算出和，，并套用全概率公式或贝叶斯公式即可。
若一个较复杂的事件是由多种“原因”产生的样本点构成时，多考虑用全概率公式，而这些样本点就构成一个完备事件组；若已知试验结果而要追查“原因”时，往往使用贝叶斯公式，这些“原因”的全体即是所求的完备事件组。
5、随机事件的独立性：事件独立性的结论：（1）事件与独立；（2）若事件与独立，则与，与，与中的每一对事件都相互独立；（3）若事件与独立，且，，则，；（4）若事件相互独立，则；（5）若事件相互独立，则。
注意：（1）事件相互独立只要求满足，而事件互斥（互不相容）只要求，这两个概念前一个与事件的概率有关，后一个与事件有关，两者之间没有必然的联系；（2）如果事件相互独立，则与不相关，反之一般不成立。
（3）对于任意个随机事件，相互独立则两两独立，反之未必；（4）对于任意个相互独立的随机事件，它们中任意一部分事件的运算结果（和、差、积、逆等）与其他一部分事件或它们的运算结果都相互独立，如：与，与，与都相互独立；6、贝努利概型与二项概率公式：设一次试验中事件发生的概率为，则重贝努利试验中，事件恰好发生次的概率为，。
协方差和相关系数矩和协方差矩阵
其中a= -t0，b=t0E(X)+E(Y)为常数．
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结束
例4．已知（X，Y）的概率密度，试证X与Y既不相关，也不相互
独立。
f
( x,
y)
1
,
证明：(1) 因为
0,
x2 y2 1 其它
E(X )
证明：（1）考虑实变量t的二次函数
q(t) E{[(X - E(X )) t (Y - E(Y )]2}
E{[ X - E(X )]2}t2 2E{[ X - E(X )] [Y - E(Y )]}t E[Y - E(Y )]2}
D(X ) t 2 2Cov(X ,Y ) t D(Y )
解：X，Y的联合密度f(x,y)及边缘密度 fX(x), fY(y) 如下：
f (x, y)
1
e-
1 2(1-
2
[ )
(
x
-1 12
)2
-2
(
x
-
1 )( y- 1 2
2
)
(
y
-2
2 2
)2
fX (x)
2 1 2 1- 2
1
- ( x-1 )2
e
, 2
2 1
2 1
fY (y)
1
e , -
四、独立 ？ 不相关
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n则协方差矩阵为上页下页?结束返回首页所以xy的协方差矩阵为2211cexexxfxydxdy???????????????????1022012cos1122rdrrddxdyxyx??????????102023202cos41cos1????????ddrrd2011cos21424d????????411122??cc????????????410041由对称性可知例1
第四章4 第四版 概率论与数理统计答案
900 0.1 950 0.3
1000 0.8 1000 0.4
1100 0.1 1050 0.3
14
4、（3分）设一次试验成功的 概率为 p，进行100次独立 重复试验，当 p = __________ 时，成功次数的标准差 的 值最大，其最大值为 __________ __ 。
15
其它
xf ( x ) dx = ∫
2
0
3( 2 x − x2 ) x⋅ dx = 1 4
⎧ 2 3 ( 2 x − x2 ) ⎪ dx = 1, 0 < x < 2 ⎪ ∫0 x ⋅ 4 E(X ) = ⎨ ⎪ 0 0 ⋅ xdx + +∞ 0 ⋅ xdx = 0, 其它 ∫2 ⎪ ∫−∞ ⎩
7
4.设X～N(μ,σ2), 求E(X2)： 用如下两种方法 (1)E(X2)=D(X)+[E(X)]2=σ2+μ2； (2) E(X2)=E(X.X)=E(X). E(X)=μ2； 两种结果不一样，哪一种错？为什么？ 5.设X和Y为两随机变量，且已知D(X)=6, D(Y)=7, 则D(X－Y)=D(X)－D(Y)=6－7=－1<0,这与任意一个随 机变量的方 差都不小于零相矛盾，为什么？ 6. D(X-Y)=D(X)+D(Y)-2Cov(X,Y)对吗？
X n )服从n维正态分布 + ln X n 服从一维正态分布
X n的任意线性组合l1 X 1 + l2 X 2 +
3. 若( X 1 , X 2 , X j ( j = 1, 2,
X n )服从n维正态分布，设Y1 , Y2 , n)的线性函数，则(Y1 , Y2 ,
Yk 是
Yk )也服从多维正态分布；
4.4 矩、协方差矩阵
1 1 T 1 exp ( X μ ) C ( X μ ) . 22 12 ( 2 π ) (det C ) 2
引入列矩阵
X
x1 μ1 E ( X 1 ) x2 μ2 E ( X 2 ) 和 μ , xn μ E ( X ) n n
x1 X , x2
μ1 μ . μ2
( X1 , X 2 ) 的协方差矩阵为
c11 C c 21
2 c12 σ1 c 22 ρσ1σ 2
ρσ1σ 2 2 , σ2
ρσ1σ 2 2 σ1
存在, 称它为 X 的 k 阶中心矩 .
若
E ( X kY l ),
k , l 1,2, 存在,
称它为 X 和 Y 的k l 阶混合矩 .
若
E{[ X E ( X )]k [Y E (Y )]l }, k , l 1,2,
存在 , 称它为 X 和 Y 的 k l 阶混合中心矩 .
c11 C c 21
c12 c 22
其中 c1c12 E{[ X 1 E ( X 1 )][ X 2 E ( X 2 )]},
c 21 E{[ X 2 E ( X 2 )][ X 1 E ( X 1 )]}, c 22 E{[ X 2 E ( X 2 )]2 }.
说明
(1) 以上数字特征都是随机 变量函数的数学期望； ( 2) 随机变量 X 的数学期望 E ( X ) 是 X 的一阶原
点矩, 方差为二阶中心矩 , 协方差 Cov( X ,Y )是 X
协方差矩阵计算方法
协方差矩阵计算方法一、协方差矩阵是啥1.1 协方差矩阵啊，就像是一个大管家，管着一堆变量之间的关系呢。
简单来说，它是用来衡量多个随机变量之间关系的一个矩阵。
比如说，我们有好几个变量，像身高、体重、年龄啥的，协方差矩阵就能告诉我们这些变量之间是怎么相互影响的。
1.2 这东西在统计学里可是个相当重要的角色。
就好比一个团队里的协调员，协调着各个变量之间的“合作”或者“矛盾”。
如果两个变量的协方差是正的，那就有点像两个好朋友，一个变大另一个也跟着变大的趋势；要是协方差是负的呢，就像一对冤家，一个变大另一个就变小。
二、计算协方差矩阵的步骤2.1 首先得有数据啊，巧妇难为无米之炊嘛。
假设我们有一组数据，有n个样本，每个样本有m个变量。
就像我们调查一群人的各项指标，这一群人就是n个样本，每个人的身高、体重等就是m个变量。
2.2 然后呢，我们要计算每对变量之间的协方差。
这计算啊，也不是特别复杂。
对于两个变量X和Y，协方差的计算公式就是先求出每个样本中X和Y的均值，然后用每个样本的X值减去X的均值，乘以对应的Y值减去Y的均值，把这些乘积加起来再除以样本数减1。
这个过程就像是在给两个变量之间的关系称重，看看它们的关系到底有多重。
2.3 把每对变量之间的协方差都算出来之后，按照一定的顺序把这些协方差排列起来，就组成了协方差矩阵。
这就像是把每个变量之间的关系都整理到一个表格里，一目了然。
三、协方差矩阵的用处3.1 它在数据分析里可是个得力助手。
比如说在金融领域，我们想分析不同股票之间的关系，协方差矩阵就能派上大用场。
它能让我们知道哪些股票是同向变化的，哪些是反向变化的，就像给我们一个股票关系的地图，帮助投资者进行资产配置，避免把鸡蛋都放在一个篮子里。
3.2 在机器学习里，协方差矩阵也很重要。
它可以帮助我们进行数据的降维和特征选择。
就好比在一个杂乱无章的仓库里，协方差矩阵能帮我们找出哪些货物是有关联的，哪些是可以单独处理的，从而让我们更好地处理数据，提高模型的性能。
协方差矩阵定义公式
协方差矩阵定义公式协方差矩阵（Covariance matrix）是用于衡量两个或多个随机变量之间关系的矩阵。
它包含了随机变量之间的协方差信息，可以帮助我们分析它们之间的线性关系以及各自的方差。
协方差矩阵的定义公式如下：设有n个随机变量X₁, X₂, ..., Xₙ，它们的协方差矩阵记作Σ，其中Σ的元素为σ(i,j)，i和j分别为随机变量的序号。
协方差矩阵的定义公式为：Σ(i,j) = Cov(Xᵢ, Xₙ) = E[(Xᵢ-μᵢ)(Xₙ-μₙ)]其中，E是期望运算，Cov(Xᵢ, Xₙ)表示随机变量Xᵢ和Xₙ之间的协方差，μᵢ和μₙ分别为Xᵢ和Xₙ的均值。
协方差矩阵的元素表示了对应随机变量之间的线性关系：- 当两个随机变量之间的协方差为正值时，表示它们之间呈正相关性。
正相关性意味着当其中一个随机变量上升时，另一个随机变量也有可能上升。
- 当两个随机变量之间的协方差为负值时，表示它们之间呈负相关性。
负相关性意味着当其中一个随机变量上升时，另一个随机变量有可能下降。
- 当两个随机变量之间的协方差接近于0时，表示它们之间呈弱相关性。
弱相关性意味着当其中一个随机变量发生变化时，另一个随机变量的变化情况不确定。
协方差矩阵是一个对称矩阵，即σ(i,j) = σ(j,i)，因为Cov(Xᵢ,Xₙ) = Cov(Xₙ, Xᵢ)，表示随机变量之间的协方差是相互的。
协方差矩阵还可以通过协方差的样本估计来计算。
给定观测样本集合X={x₁, x₂, ..., xₙ}，其中每个观测向量xᵢ是一个维度为d的向量，协方差矩阵的样本估计公式为：Σ(i,j) = S(i,j) = 1/(n-1) * Σ[(xᵢ-ₙ )(xₙ-ₙ )]其中，S(i,j)表示协方差矩阵的样本估计，ₙ 是样本集合的均值。
协方差矩阵在统计学和金融领域广泛应用。
在统计学中，协方差矩阵可以用于分析多个变量之间的相关性，进而判断它们是否可以用同一个模型进行描述。
矩、协方差矩阵【概率论与数理统计+浙江大学】
E(Z)=2E(X)-E(Y)&#(Y)=8+1=9
Z~N(5, 32)
故 Z 的概率密度是
fZ (z)
3
1
2
( z5)2
e 18 ,
z
例 设随机变量X,Y独立,均服从正态分布 N (, 2)
令U=aX+bY, V=aX-bY,问常数a,b满足什么条件时 随机变量U,V相互独立？
若它的概率密度为
f
(x1,x2,
…,xn)
(2
1 )n 2
|
C
|1
2
exp{
1 2
(X
)C 1( X
)}
则称 X 服从 n 元正态分布.
其中C是(X1,X2, …,Xn) 的协方差矩阵.
|C|是它的行列式，C 1表示C的逆矩阵，
X 和 是 n 维列向量，X 表示X 的转置.
概率论与数理统计
第四节 矩、协方差矩阵
原点矩 中心矩 协方差矩阵 n 元正态分布的概率密度
一、 原点矩 中心矩
定义 设X和Y是随机变量，若 E( X k ), k 1,2,
存在，称它为X的k阶原点矩，简称 k阶矩. 若 E{[ X E( X )]k}, k 2,3,
存在，称它为X的k阶中心矩.
2. 正态变量的线性变换不变性.
若 X=(X1, X2 , … , Xn) 服从 n 元正态分布， Y1,Y2, …，Yk是Xj（j=1,2,…,n）的线性函数， 则 (Y1,Y2, …，Yk) 也服从多元正态分布.
3. 设(X1,X2, …,Xn)服从n元正态分布，则 “X1,X2, …,Xn相互独立”
可见，均值 E(X)是X一阶原点矩，方差D(X)
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1 2
1
1 2
(
x1
1)2 12
2
( x1
1 )( x2 1 2
2 )
( x2
2 )2
2 2
,
其中 (X ) '是 (X ) 的转置.
于是,二维正态随机变量 (X1, X2) 的概率密度可用矩阵
表示为
f
( x1 ,
x2 )
(2π)2
1 2|
C
|1
2
exp
1 2
(
X
)
'C
1( X
C 是 ( X1, X 2,, X n ) 的协
方差矩阵.
n 维正态随机变量 ( X1, X 2,, X n ) 具有如下重要性质： (1) n 维正态随机变量 ( X1, X 2,, X n ) 的每一个分量 Xi (i 1, 2,, n) 都是正态随机变量；反之,若 X1, X 2,, X n 都是正 态随机变量,且相互独立,则 (X1, X 2,, X n ) 是 n 维正态随机变 量.
)
.
类似地， n 维正态随机向量 (X1, X 2,, X n ) 的概率密度 可用矩阵表示为
f
( x1 ,
x2 , ,
xn )
1 (2π)n 2
C
1
2
exp
1 (X 2
) 'C 1( X
) ,
x1
其中
X
x2
,
xn
1 E( X1)
2
E(X2
)
,
n E(Xn )
注：性质中若不具有相互独立性，则反之不一定成立.
(2) n 维随机变量 ( X1, X 2,, X n ) 服从 n 维正态分布 的充分必要条件是 X1, X 2 ,, X n 的任意线性组合 k1X1 k2 X 2 kn X n 均服从一维正态分布（其中 k1, k2 ,, kn 不全为零）.
例 3.23
设
(
X
,Y
)
服从二维正态分布,且
D(
X
)
2 X
,
D(Y )
2 Y
,求
a
满足什么条件时,W
X
aY
和V
X
aY
相互独立.
解 因为W , V 是二维正态随机变量 (X ,Y ) 的线性组合,
因而W , V 分别服从一维正态分布, (W , V ) 服从二维正态分布.
由 n 维正态分布的性质知,W , V 相互独立的充分必要条件是
若 E{[X E( X )]k [Y E(Y )]l} (k,l 1, 2, ) 存在,称它为 X
和 Y 的 k l 阶混合中心矩.
注:① X 的数学期望 E(X ) 是 X 的一阶原点矩. ② X 的方差 D(X ) 是 X 的二阶中心矩.
③协方差 Cov(X ,Y ) 是 X 和Y 的二阶混合中心矩.
W , V 不相关.
由于
Cov(W,V ) Cov[(X aY ),(X aY )]
Cov( X , X ) aCov( X ,Y ) aCov( X ,Y ) a2Cov(Y ,Y )
D( X ) a 2D(Y )
2 X
a
2
X
2 Y
时,W , V
不相关,此时W , V
矩与协方差矩阵
1.1 矩与协方差矩阵的概念
定义 3.7 设 X 和Y 为随机变量. 若 E(X k ) (k 1, 2, ) 存在,称它为 X 的 k 阶原点矩,简称 k 阶矩. 若 E{[ X E( X )]k} (k 1, 2, ) 存在,称它为 X 的 k 阶中 心矩. 若 E( X kY l ) (k,l 1, 2, ) 存在,称它为 X 和 Y 的 k l 阶混 合矩.
C
c11
c21
c12
c22
2 1
1
2
1
2 2
2
,
它的行列式 逆矩阵
C
12
2 2
1 2
，
C 1
1 C
2 2
1
2
1
2 1
2
.
另记
X
x1 x2
,
1
2
，易验算
( X ) 'C 1( X )
1 C
(x1 1
x2
2
)
2 2
1
2
1 12
2
x1 x2
③ ci2j cii cjj .
1.2 n 维正态分布
二维正态随机变量 ( X1, X 2 ) 的概率密度为
f (x , x ) 2π 1 1 e . 1 2
12
1 2 (1
2
)
(
x1 1 12
)2
2
(
x1
1 )( x2 1 2
2
)
(
x2
2
2 2
)2
2
( X1, X 2 ) 的协方差矩阵为
相互独立.
谢谢聆听
称矩阵
c11 c21
c12 c22
为
(
X
1
,
X
2
)
的协方差矩阵.
类似地，可定义 n 维随机变量 (X1, X2,, Xn) 的协方差矩阵.
若 cij Cov(Xi , X j ) E{[Xi E(Xi )][X j E(X j )]}i, j 1, 2, , n 都
存在,则称矩阵
c11 c12
C
c21
c22
cn1 cn2
c1n
c2
n
cnn
为随机变量 (X1, X2,, Xn) 的协方差矩阵.
注：协方差矩阵中的元素 cij 有如下性质：
① cii D( Xi ), i 1, 2, , n . ② cij c ji , i, j 1, 2, , n ,即 C 为对称矩阵.
定义 3.8 存在,记为
设二维随机变量 (X1, X 2) 的四个二阶中心矩都
c11 E{[ X1 E( X1)]2}, c12 E{[ X1 E( X1)][ X 2 E( X 2 )]}, c21 E{[ X 2 E( X 2 )][ X1 E( X1)]}, c22 E{[ X 2 E( X 2 )]2},
(3)若 ( X1, X 2,, X n ) 服从 n 维正态分布,设 Y1,Y2 ,,Yk 是 X j ( j 1, 2,, n) 的线性函数,则 (Y1,Y2,,Yk ) 服从 k 维正态分布.
注：这一性质称为正态随机变量的线性变换不变性.
(4)设 ( X1, X 2 ,, X n ) 服从 n 维正态分布,则 X1, X 2 ,, X n 相互独立等价于 X1, X 2 ,, X n 两两不相关.