1樓：匿名使用者
一、首先要明白這2個的定義 1、相關係數是協方差與兩個投資方案投資收益標準差之積的比值，其計算公式為：相關係數總是在-1到+1之間的範圍內變動，-1代表完全負相關，+1代表完全正相關，0則表示不相關。 2、協方差是一個用於測量投資組合中某一具體投資專案相對於另一投資專案風險的統計指標。
其計算公式為：當協方差為正值時，表示兩種資產的收益率呈同方向變動；協方差為負值時，表示兩種資產的收益率呈反方向變動。
二、要辨清兩者的關係 1、相關係數與協方差一定是在投資組合中出現的，只有組合才有相關係數和協方差。單個資產是沒有相關係數和協方差之說的。 2、相關係數和協方差的變動方向是一致的，相關係數的負的，協方差一定是負的。
3、（1）協方差表示兩種證劵之間共同變動的程度：相關係數是變數之間相關程度的指標根據協方差的公式可知，協方差與相關係數的正負號相同，但是協方差是相關係數和兩**的標準差的乘積，所以協方差表示兩種證劵之間共同變動的程度。（2）相關係數是變數之間相關程度的指標，相關係數在0到1之間，表示兩種報酬率的增長是同向的；相關係數在0到-1之間，表示兩種報酬率的增長是反向的，所以說相關係數是變數之間相關程度的指標。
總體來說，兩項資產收益率的協方差，反映的是收益率之間共同變動的程度；而相關係數反映的是兩項資產的收益率之間相對運動的狀態。兩項資產收益率的協方差等於兩項資產的相關係數乘以各自的標準差。
最小均方誤差矩陣和誤差協方差矩陣的不同
對於無偏估計而言 均方誤差最小等價於方差最小 令估計誤差為 所以估計誤差的協方差為 上式中的成為最佳權矩陣 或稱為卡爾曼濾波的最佳增益矩陣。分類判別時,為什麼要分協方差矩陣相同和不同的情況 其實也就 bai是說,對於任何du分類判別的題目,都可zhi以按照協方差dao矩陣不同內的思想進行計算的,要是...
如何確定由協方差陣還是相關陣求特徵值
先寫出來協方差矩陣s,再呼叫eig s 這個庫函 自數,呼叫方法 bai ev,ed eig s ed為特徵du 值矩陣,ev特徵向量矩陣,排列zhi 順序 從低階到dao高階.s 2291.333 1340 1934 2523.333 1245.333 2482 1340 956.6667 159...
相關係數和協方差所表示的意義有什麼不同
相關係數是用來衡量兩個變數的相關程度，比如，隨著x的變大，y也隨之變大，並且接近某種函式關係，說明相關性好 而協方差是衡量兩個變數之間的總體誤差的 協方差在描述x和y在同一物理量綱之下有一定的作用，但同樣的兩個量採用不同的量綱使它們的協方差在數值上表現出很大的差異。為此引入如下概念 定義稱為隨機變數...