方差的计算公式
方差迭代计算过程推导
术语约定
En=n1i=1∑nxi(1)
F(n)=i=1∑n(x2−En)(2)
V(n)=n1i=1∑n(x2−En)=nF(n)(3)
递推公式
F(n)=i=1∑n(xi2−En)=i=1∑nxi2−2i=1∑nxiEn+nEn2由En=n1i=1∑nxi可导出,nEn=i=1∑nxi,故
F(n)=i=1∑nxi2−2i=1∑nxiEn+nEn2=i=1∑nxi2−2nEn2+nEn2=i=1∑nxi2−nEn2(4)
另外,平均数的递推公式有
nEn=(n−1)En−1+xn(5)
过程推导
F(n)−F(n−1)=(i=1∑nxi2−nEn2)−(i=1∑n−1xi2−(n−1)En−12)=xn2−nEn2+(n−1)En−12
由(5)知,nEn=(n−1)En−1+xn及(n−1)En−1=nEn−xn,则有:
F(n)−F(n−1)=xn2−nEn2+(n−1)En−12=xn2−En[(n−1)En−1+xn]+En−1(nEn−xn)=xn2−nEnEn−1+EnEn−1−Enxn+nEn−1En−En−1xn=xn2+EnEn−1−Enxn−En−1xn=(xn−En)(xn−En−1)
显然有F(1)=0
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如何求协方差矩阵
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转载自:https://blog.csdn.net/kuang_liu/article/detail
平均值(Mean)、方差(Variance)、标准差(Standard Devi
本文目录
本文目录
开篇明志
平均值
方差标准差
为什么使用标准差
贝赛尔修正
公式的选择
平均值与标准差的适用范围及误用
[统计学理论基础] 协方差与相关系数
1 协方差
二维随机变量(X,Y),X与Y之间的协方差定义为: Cov(X,Y)=E{[X-E(X)][Y-E(Y)]} 其中:E(X)为分量X的期望,E(Y)为分量Y的期望
协方
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1.协方差定义:X,Y为两个随机变量,则它们的协方差值为:这个公式的推导很简单,