其他回答

• 协方差为0是不相关，独立可推出不相关，但是不相关不能推出独立。独立和不相关从字面上看都有“两个东西没关系”的意思，但两者是有区别的。相关性描述的是两个变量是否有线性关系，独立性描述的是两个变量是否有关系。不相关表示两个变量没有线性关系，但还可以有其他关系，也就是不一定相互独立。下面是独立和不相关的关系：1、X与Y独立，则X与Y一定不相关。2、X与Y不相关，则X与Y不一定独立。扩展资料：协方差在农业上的应用农业科学实验中，经常会出现可以控制的质量因子和不可以控制的数量因子同时影响实验结果的情况，这时就需要采用协方差分析的统计处理方法，将质量因子与数量因子也称协变量综合起来加以考虑。比如，要研究3种肥料对苹果产量的实际效应，而各棵苹果树头年的“基础产量”不一致，但对试验结果又有一定的影响。要消除这一因素带来的影响，就需将各棵苹果树第1年年产量这一因素作为协变量进行协方差分析，才能得到正确的实验结果。不相关变量-协方差。
  龚常勇2019-12-21 18:36:30
• 相关系数是用来衡量两个变量的相关程度，比如，随着x的变大，y也随之变大，并且接近某种函数关系，说明相关性好而协方差是衡量两个变量之间的总体误差的协方差在描述X和Y在同一物理量纲之下有一定的作用，但同样的两个量采用不同的量纲使它们的协方差在数值上表现出很大的差异。为此引入如下概念：定义称为随机变量X和Y的相关系数。定义若ρXY=0，则称X与Y不相关。即ρXY=0的充分必要条件是CovX，Y=0，亦即不相关和协方差为零是等价的。
  赵驰北2019-12-21 18:18:34
• 随机变量：ξ0，数学期望：Eξ1，方差：若Eξ-Eξ^2存在，则称Dξ=Eξ-Eξ^2为随机变量ξ的方差；称√Dξ为ξ的标准差。2，协方差：给定二维随机变量ξξ1,ξ2，若：E^0.5称：上式为ξ1，ξ2的‘相关系数’或‘标准协方差’。4，以上可知方差、协方差、相关系数之间的相互关系。
  齐景林2019-12-21 18:00:53
• 二者表示变量间的共变程度，协方差是变量x的离均差乘以y的离均差再求平均得到的统计量，虽然它可以表示x和y的共变程度，但x和y的单位可能不同，这样直接将二者的离均差相乘得到的结果可能偏差很大，因此有必要统一单位，即消去x和y的单位，做法就是给协方差再分别处以x、y各自的标准差，这样得到的统计量就是相关系数由于相关系数是协方差除以两变量标准差得到的，因此相关系数是一个标准化的变量，而协方差是未标准化变量。
  龚安静2019-12-21 17:55:02