概车纶与款理统外 说明 ()若随机变量X和Y相互独立，则 Cov(X,Y)=0 (2)一般地， D(X±Y)=D(X)+D(Y) ±2cov(X,Y) (3)协方差的数值在一定程度上能反映随机变量 X与Y之间的某种关系，但它受X,Y本身数值 大小的影响
Cov(X,Y) = 0 (1)若随机变量 X 和Y 相互独立,则 说明 (2)一般地， D X Y ( ) = ( ) ( ) 2cov( , ) D X D Y X Y + , (3) 大小的影响。 与 之间的某种关系，但它受 本身数值 协方差的数值在一定程度上能反映随机变量 X Y X Y
概華论与款程统外 二、相关系数的概念及意义 1、定义 Cov(Y,Y) (D(X)>0,DY)>0) VDX)·VDY) 称为随机变量X与Y的相关系数. 2、计算公式 E(XY)-E(X)E(Y) PX灯= VD(X)·VD(Y)
二、 相关系数的概念及意义 . ( ( ) 0 ( ) 0) ( ) ( ) Cov( , ) 称为随机变量 X 与Y 的相关系数 D X ,D Y D X D Y X Y ρX Y = 1、定义 2、计算公式 ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) D X D Y E XY E X E Y ρXY − =