贝塔值等于协方差除以总方差-搜答案-拍题作业网

肯定是在哪个地方算错了,公式没问题.

方差是各个数据与平均数之差的平方的平均数.在概率论和数理统计中,方差（英文Variance）用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度.在许多实际问题中,研究随机变量和均值之间的偏离程度有着

方差(Variance)是实际值与期望值之差的平方平均数,而标准差(Standarddeviation)是方差的算术平方根.协方差用的比较少,主要是度量两个变量的相关性（在股票方面有应用）.

是同样的东西,只不过方差-协方差矩阵是更为精确的说法,因为对于多维随机变量,他的对角线元素其实是每维向量本身的方差.一般来讲,在金融数学或者测绘数学中倾向于说方差-协方差矩阵,而理论的概率统计学中一般

以上特征值均用于数据统计,一般而言,统计只能针对有限的样本进行统计,故以下描述均基于样本统计.假设样本为xi,i=1...n,E(x)为样本的算术平均值残差vi=xi-E(x);残差的个数与样本中数据

随机变量X,Y协方差cov(X,Y)=ρ*√D(X)√D(Y),其中ρ是X,Y的相关系数,D(X),D(Y)是X,Y的方差.或者还可以由定义式来求：cov(X,Y)=E[(X-EX)(Y-EY)]=E

K阶原点矩,和k阶中心矩.期望就是一阶原点矩,方差就是二阶中心矩.

随机变量：ξ0,数学期望：Eξ1,方差：若E(ξ-Eξ)^2存在,则称Dξ=E(ξ-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ξ(ξ1,ξ2),若：E[(ξ1-E

方差描述了一组数列的波动情况,如果一个数列都是1种数,如1,1,1,1,1,1那么它的方差为0期望其实就是一组数的平均值协方差是建立在方差分析和回归分析基础之上的一种统计分析方法两个不同参数之间的方差

差不多了!建议你到图书馆借一本《数理统计》的书看看

股票β值表示投资组合对系统风险的敏感程度：β值为1,表示指数变化时,股票价格会以相同的百分率变化；β值为1．8时,表示指数发生1％的变动,股票价格会呈现1．8％的变动；β值为值0．5时,表示指数发生1

期望收益率,又称为持有期收益率（HPR）指投资者持有一种理财产品或投资组合期望在下一个时期所能获得的收益率.这仅仅是一种期望值,实际收益很可能偏离期望收益.　　HPR=（期末价格-期初价格+现金股息）

随机变量：ξ0,数学期望：Eξ1,方差：若E(ξ-Eξ)^2存在,则称Dξ=E(ξ-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ξ(ξ1,ξ2),若：E[(ξ1-E

有两个公式cov(X,y)=Exy-EXEyDX=E(X)²-(EX)²DX是X的方差所以cov(X,X)=E(X)²-(EX)²=DX

这个文档逐步逐步教的,有例子

如果说方差是用来衡量一个样本中,样本值的偏离程度的话,协方差就是用来衡量两个样本之间的相关性有多少,也就是一个样本的值的偏离程度,会对另外一个样本的值偏离产生多大的影响,协方差是可以用来计算相关系数的

1.研究某随机变量的方差,有无穷多个样本,可以通过抽取一个样本集,以它的方差作为该随机变量方差的估计.当该样本集的样本数N趋于正无穷时,可以证明除以N－1才是无偏的,即收敛于该随机变量的方差；除以N是

标准差的平方等于方差."协方差"我不懂.

方差-协方差矩阵多数会指样本矩阵,而协方差阵多数是总体的参数.你用得是spss吧,Dunnett'stest是用来比较组间均值的.当组间方差相等这一原假设被否定,若仍要进行Dunnett'stest,