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1、by xxx xxxx,第三节 协方差与相关系数,1,一、协方差,1、引入背景,二维随机变量(X,Y)的相互关系如何描述？n维变量间的关系,举例,1）不同地区气温间的关系,2）人的身高、体重间的关系,3）不同股票收益率间的关系,4）公司经营业绩与资本结构间的关系,2,X, Y)为二维随机变量，则称下式为X、Y的协方差。 Cov(X,Y) =E X-E(X)Y-E(Y),协方差为X,Y偏差 X-E(X) 与Y-E(Y) 乘积的数学期望,3) 当X，Y相同时，Cov(X, X) = D(X)=Var(X,2、协方差的定义,说明,2) Cov(X,Y)0，正相关；Cov(X,Y)0, 负相关。=0，

2、不相关,4) 由定义可知，Cov(X, Y) = Cov(Y, X),3,4) Cov(X1+X2, Y)= Cov(X1, Y) + Cov(X2, Y,2) 对称性： Cov(X, Y)= Cov(Y, X,3) Cov(aX, bY) = ab Cov(X, Y) a,b是常数,3、协方差的主要性质,Cov(X, Y)=E(XY)-E(X)E(Y) (最常用计算方法,4,证: (1) Cov(X,Y)=E X-E(X)Y-E(Y),E(XY)-E(X)E(Y)-E(Y)E(X)+E(X)E(Y,E(XY)-E(X)E(Y,3) Cov(aX, bY) =EaX-E(aX)bY-bE(Y)

3、,ab cov(X, Y,Eab X-E(X)Y-E(Y),4) Cov(X1+X2, Y)=EX1+X2 -E(X1+X2)Y-E(Y),Cov(X1, Y) + Cov(X2, Y,EX1 -E(X1)Y-E(Y) +E X2 -E(X2) Y-E(Y),5,二、相关系数,1、相关系数的定义,说明,2) 相关系数无量纲，消除了量纲不同对相关程度的影响,3) 与Cov(X,Y)同号。0, 正相关；0, 负相关； =0,不相关,6,2、相关系数的性质,结论,7,0D(Y-tX)= t2D(X )-2t Cov(X,Y)+D(Y,D(Y- tX),证1: (1) 根据方差的性质，对于任意实数t,8,例 设(X, Y)的分布律为,从而COV(X,Y)=0, 不相关,PX=-1PY=0= 1/8 P

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