相关系数与协方差有什么关系

1. 相关系数与协方差有什么关系

2. 如何通俗理解“协方差”和“相关系数”

相关系数概念在评价图像的处理效果方面很有用，因为很多时候我们需要只要处理后图像与原图像的关系。
一、协方差：  可以通俗的理解为：两个变量在变化过程中是同方向变化？还是反方向变化？同向或反向程度如何？ 
你变大，同时我也变大，说明两个变量是同向变化的，这时协方差就是正的。  
你变大，同时我变小，说明两个变量是反向变化的，这时协方差就是负的。 
从数值来看，协方差的数值越大，两个变量同向程度也就越大。反之亦然。  
咱们从公式出发来理解一下：    公式简单翻译一下是：如果有X,Y两个变量，每个时刻的“X值与其均值之差”乘以“Y值与其均值之差”得到一个乘积，再对这每时刻的乘积求和并求出均值（其实是求“期望”，但就不引申太多新概念了，简单认为就是求均值了）。    
期望值分别为E[X]与E[Y]的两个实随机变量X与Y之间的协方差Cov(X,Y)定义为：

从直观上来看，协方差表示的是两个变量总体误差的期望。
二、相关系数：  对于相关系数，我们从它的公式入手。一般情况下，相关系数的公式为：   翻译一下：就是用X、Y的协方差除以X的标准差和Y的标准差。  所以，相关系数也可以看成协方差：一种剔除了两个变量量纲影响、标准化后的特殊协方差。    既然是一种特殊的协方差，那它：  1、也可以反映两个变量变化时是同向还是反向，如果同向变化就为正，反向变化就为负。  2、由于它是标准化后的协方差，因此更重要的特性来了：它消除了两个变量变化幅度的影响，而只是单纯反应两个变量每单位变化时的相似程度。  
为了能准确的研究两个变量在变化过程中的相似程度，我们就要把变化幅度对协方差的影响，从协方差中剔除掉。

其中，Cov(X,Y)为X与Y的协方差，Var[X]为X的方差，Var[Y]为Y的方差

3. 协方差，方差，相关系数

一、首先要明白这2个的定义 1、相关系数是协方差与两个投资方案投资收益标准差之积的比值，其计算公式为：相关系数总是在-1到+1之间的范围内变动，-1代表完全负相关，+1代表完全正相关，0则表示不相关。 2、协方差是一个用于测量投资组合中某一具体投资项目相对于另一投资项目风险的统计指标。其计算公式为：当协方差为正值时，表示两种资产的收益率呈同方向变动；协方差为负值时，表示两种资产的收益率呈反方向变动。二、要辨清两者的关系 1、相关系数与协方差一定是在投资组合中出现的，只有组合才有相关系数和协方差。单个资产是没有相关系数和协方差之说的。 2、相关系数和协方差的变动方向是一致的，相关系数的负的，协方差一定是负的。 3、（1）协方差表示两种证劵之间共同变动的程度：相关系数是变量之间相关程度的指标根据协方差的公式可知，协方差与相关系数的正负号相同，但是协方差是相关系数和两证券的标准差的乘积，所以协方差表示两种证劵之间共同变动的程度。（2）相关系数是变量之间相关程度的指标，相关系数在0到1之间，表示两种报酬率的增长是同向的；相关系数在0到-1之间，表示两种报酬率的增长是反向的，所以说相关系数是变量之间相关程度的指标。总体来说，两项资产收益率的协方差，反映的是收益率之间共同变动的程度；而相关系数反映的是两项资产的收益率之间相对运动的状态。两项资产收益率的协方差等于两项资产的相关系数乘以各自的标准差。

4. 协方差，方差，相关系数

一、首先要明白这2个的定义
1、相关系数是协方差与两个投资方案投资收益标准差之积的比值，其计算公式为：相关系数总是在-1到+1之间的范围内变动，-1代表完全负相关，+1代表完全正相关，0则表示不相关。
2、协方差是一个用于测量投资组合中某一具体投资项目相对于另一投资项目风险的统计指标。其计算公式为：当协方差为正值时，表示两种资产的收益率呈同方向变动；协方差为负值时，表示两种资产的收益率呈反方向变动。二、要辨清两者的关系
1、相关系数与协方差一定是在投资组合中出现的，只有组合才有相关系数和协方差。单个资产是没有相关系数和协方差之说的。
2、相关系数和协方差的变动方向是一致的，相关系数的负的，协方差一定是负的。
3、（1）协方差表示两种证劵之间共同变动的程度：相关系数是变量之间相关程度的指标根据协方差的公式可知，协方差与相关系数的正负号相同，但是协方差是相关系数和两证券的标准差的乘积，所以协方差表示两种证劵之间共同变动的程度。（2）相关系数是变量之间相关程度的指标，相关系数在0到1之间，表示两种报酬率的增长是同向的；相关系数在0到-1之间，表示两种报酬率的增长是反向的，所以说相关系数是变量之间相关程度的指标。总体来说，两项资产收益率的协方差，反映的是收益率之间共同变动的程度；而相关系数反映的是两项资产的收益率之间相对运动的状态。两项资产收益率的协方差等于两项资产的相关系数乘以各自的标准差。

5. 协方差和相关系数

可以利用定义与性质计算，如图。经济数学团队帮你解答，请及时评价。谢谢！

6. 相关系数与协方差有什么关系

相关系数与协方差的关系:
1、相关系数与协方差一定是在投资组合中出现的，只有组合才有相关系数和协方差。单个资产是没有相关系数和协方差之说的。
2、相关系数和协方差的变动方向是一致的，相关系数的负的，协方差一定是负的。
3、相关系数是变量之间相关程度的指标根据协方差的公式可知，协方差与相关系数的正负号相同，但是协方差是相关系数和两证券的标准差的乘积，所以协方差表示两种证劵之间共同变动的程度。

扩展资料
1、 ，  是一个可以表征  和  之间线性关系紧密程度的量。它具有两个性质：
（1）、 
（2）、  的充要条件是，存在常数a，b，使得 
2、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)。
参考资料：百度百科——协方差
参考资料：百度百科——相关系数

7. 协方差和相关系数

但是看到这里我一头雾水，定量变量的关系？关系的方向？关系的强弱？
   本着看不懂就Google的原则，通过几个博客，我大致的搞清楚了一点协方差和相关系数的概念，顺手就记录下来。
                                          
 说白了，在X=Y的情况下，协方差就是X=Y的方差。只不过在X不等于Y的情况下，这个协方差就可以用来衡量X和Y的变化情况的同步性，就想是两个步子差不多的人在跳舞，如果两个人步伐一致，那么我们就可以说这两个人的变化类似，协方差为正值，且变化越类似，协方差值也越大，倘若是两人合二为一了，那这个协方差就代表了每一步的步伐的变化趋势，也就是方差了。
   从数值来看，协方差的数值越大，两个变量同向程度也就越大。反之亦然。
                                          
 对于相关系数，我们从它的公式入手。一般情况下，相关系数的公式为：
   翻译一下：就是用X、Y的协方差除以X的标准差和Y的标准差。
   所以，相关系数也可以看成协方差：一种剔除了两个变量量纲影响、标准化后的特殊协方差。
  
 由于它是标准化后的协方差，因此更重要的特性来了：它消除了两个变量变化幅度的影响，而只是单纯反应两个变量每单位变化时的相似程度。
  
 R语言提供了多种计算相关系数的方法，包括Pearson相关系数，Spearman相关系数，Kendall相关系数，偏相关系数，多分格等等。那我们来认识一下cor()和cov()函数吧，cor()可以计算Pearson相关系数，Spearman相关系数，Kendall相关系数,cov()可以计算协方差。

8. 协方差与相关系数问题

∵X~N(0,1)，∴E(X)=0，D(X)=1，E(X²)=D(X)+[E(X)]²=1。
又，Y=X²，∴E(Y)=E(X²)=1，E(XY)=E(X³)。
而，E(X³)=[1/√(2π)]∫(-∞,∞)x³e^(-x²/2)dx。被积函数x³e^(-x²/2)是奇函数、且积分区间对称，按照定积分的性质，其值为0。
∴Cov(X,Y)=E(XY)-E(X)E(Y)=0-0*1=0。∴ρXY=[Cov(X,Y)]/[D(X)D(Y)]^(1/2)=0。故，X、Y不相关。
供参考。