文章插图
Cov(X,Y)=E(XY)-E(X)E(Y)=23.02-2*10=3.02 。
协方差的性质：
1、Cov(X,Y)=Cov(Y,X)；
2、Cov(aX,bY)=abCov(X,Y),（a,b是常数）；
3、Cov(X1+X2,Y)=Cov(X1,Y)+Cov(X2,Y) 。
由协方差定义,可以看出Cov(X,X)=D(X),Cov(Y,Y)=D(Y) 。
设X和Y是随机变量,若E(X^k),k=1,2存在,则称它为X的k阶原点矩,简称k阶矩 。
若E{[X-E(X)]k},k=1,2存在,则称它为X的k阶中心矩 。
若E{(X^k）（Y^p)},k、l=1,2存在,则称它为X和Y的k+p阶混合原点矩 。
若E{[X-E(X)]^k[Y-E(Y)]^l},k、l=1,2存在,则称它为X和Y的k+l阶混合中心矩 。
【covxy公式怎么算】显然,X的数学期望E(X)是X的一阶原点矩,方差D(X)是X的二阶中心矩,协方差Cov(X,Y)是X和Y的二阶混合中心矩 。

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