¿Qué es la covarianza?

Para un vector aleatorio bidimensional (X, Y), se espera que e (x) y e (y) solo reflejen el valor promedio de X e Y, y la varianza d (x) y d (y) solo reflejen su desviación de su propio valor promedio. No proporcionan ninguna información sobre la relación entre X e Y.

Sabemos que cuando x e y son independientes entre sí, existe

E ((x-e (x)) (y-e (y)) = 0. Por lo tanto, si no son iguales a 0, Definitivamente no son independientes.

La definición es la siguiente:

Supongamos que (X, Y) es una variable aleatoria bidimensional si E(|(X-E). (X))(Y-E(Y). )|) es menor que infinito, se llama

E((X-E(X)(Y-(Y))) es la covarianza de X y. Y, denotada como Cov(X, Y).

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Es decir:

Cov(X,Y)= E((X-E(X))(Y-E(Y) ))

Fórmula de cálculo:

Cov(X,Y)=E(XY)-E(X)E(Y)