cov是什麼數學符號

1. 數學符號都有哪些

數學符號的發明及使用比數字要晚，但其數量卻超過了數字。現在常用的數學符號已超過了200個，其中，每一個符號都有一段有趣的經歷。

1.運算符號：

如加號（+），減號（－），乘號（×或·），除號（÷或/），兩個集合的並集（∪），交集（∩），根號（√￣），對數（log，lg，ln，lb），比（:），絕對值符號| |，微分（d），積分（∫），閉合曲面（曲線）積分（∮）等。

2.關系符號：

如「=」是等號，「≈」是近似符號（即約等於），「≠」是不等號，「>」是大於符號，「<」是小於符號，「≥」是大於或等於符號（也可寫作「≮」，即不小於），「≤」是小於或等於符號（也可寫作「≯」，即不大於），「→ 」表示變數變化的趨勢，「∽」是相似符號，「≌」是全等號，「∥」是平行符號，「⊥」是垂直符號，「∝」是正比例符號（表示反比例時可以利用倒數關系），「∈」是屬於符號，「⊆」是包含於符號，「⊇」是包含符號，「|」表示「能整除」（例如a|b表示「a能整除b」)，x,y等任何字母都可以代表未知數。

3.結合符號：

如小括弧「()」，中括弧「[ ]」，大括弧「{ }」，橫線「—」

4.性質符號：

如正號「+」，負號「-」，正負號「

5.省略符號：

∵因為

∴所以

6.排列組合符號：

C組合數

A (或P)排列數

n元素的總個數

r參與選擇的元素個數

!階乘，如5！=5×4×3×2×1=120，規定0！=1

7.離散數學符號

∀全稱量詞

∃存在量詞

其他：

在Microsoft Word中可以插入一般應用條件下的所有數學符號，以Word2010軟體為例介紹操作方法：第1步，打開Word2010文檔窗口，單擊需要添加數學符號的公式，並將插入條游標定位到目標位置。第2步，在「公式工具/設計」功能區的「符號」分組中，單擊「其他」按鈕打開符號面板。默認顯示的「基礎數學」符號面板。用戶可以在「基礎數學」符號面板中找到最常用的數學符號。同樣地，Alt+41420（即壓下Alt不放，依次按41420（小鍵盤），最後放開Alt 就可以打出 √。

2. 這個公式裡面 cov前面那個符號什麼意思

∑是求和函數，讀作sigma(西格瑪)，一般在該符號上面有一個數字，比如y，下面有一個式子，形如n=x，這里x,y都是具體的數字，n是後面表達式中的變數，上下合起來就表示n的一個取值范圍。後面有一個表達式，含變數n。整個合起來就表示:在上面和下面所給出的某個變數n的取值范圍內，對符號後面的表達式按不同的n求出結果，再將這些結果進行求和運算。有時候也只在下面寫一個類似n=[x,y]的式子，以表示變數的取值范圍

3. 到底什麼是協方差，它的公式是什麼

對於二維隨機變數（X,Y），如果有X與Y相互獨立，則有E{ [ X-E(X) ] [ Y-E(Y) ] }=0。
根據逆否命題可知，如果 式子E{ [ X-E(X) ] [ Y-E(Y) ] }不等於0，則X，Y不相互獨立，X，Y不相互獨立則存在某種關系，用 該式E{ [ X-E(X) ] [ Y-E(Y) ] } 表示這種關系，這個式子表示的量稱為X與Y的協方差。

對二維隨機變數（X,Y），若E(X)，E(Y)，E{ [ X-E(X) ] [ Y-E(Y) ] } 都存在，則稱 E{ [ X-E(X) ] [ Y-E(Y) ] } 為X與Y的協方差（或相關距），記為Cov(X,Y)
Cov(X,Y)=E{ [ X-E(X) ] [ Y-E(Y) ] }

由此得出的結論為：
1。若X,Y相互獨立，則 Cov(X,Y)=0
2。展開協方差公式（將E放入括弧里邊）
Cov(X,Y)=E{ [ X-E(X) ] [ Y-E(Y) ] }
=E[ XY-XE(Y)-YE(X)+E(X)E(Y)]
=E(XY)-E[XE(Y)]-E[YE(X)]+E[ E(X)E(Y) ]
=E(XY)-E(X)E(Y)-E(Y)E(X)+E(X)E(Y)
=E(XY)-E(X)E(Y)
--------此式為協方差另一公式

(因為E(X) ，E(Y)均為已知期望值，所以是常數 ，E(X)E(Y)也是常數，而常數的期望是常數本身，所以EE(X)=E(X)，EE(Y)=E(Y)，E[ E(X)E(Y) ] =E(X)E(Y)）

4. 臨床試驗中cov是什麼意思

臨床試驗中cov是：coefficientof variation--變異系數之意義。

變異系數是衡量資料中各觀測值變異程度的另一個統計量。當進行兩個或多個資料變異程度的比較時，如果度量單位與平均數相同，可以直接利用標准差來比較。

如果單位和（或）平均數不同時，比較其變異程度就不能採用標准差，而需採用標准差與平均數的比值（相對值）來比較。標准差與平均數的比值稱為變異系數，記為C·V。變異系數可以消除單位和（或）平均數不同對兩個或多個資料變異程度比較的影響。

臨床試驗中cov優缺點：

優點：比起標准差來，變異系數的好處是不需要參照數據的平均值。變異系數是一個無量綱量，因此在比較兩組量綱不同或均值不同的數據時，應該用變異系數而不是標准差來作為比較的參考。

缺陷：當平均值接近於0的時候，微小的擾動也會對變異系數產生巨大影響，因此造成精確度不足。變異系數無法發展出類似於均值的置信區間的工具。

5. 統計學中協方差的概念

基本定義協方差分析是建立在方差分析和回歸分析基礎之上的一種統計分析方法。 方差分析是從質量因子的角度探討因素不同水平對實驗指標影響的差異。一般說來，質量因子是可以人為控制的。 回歸分析是從數量因子的角度出發，通過建立回歸方程來研究實驗指標與一個(或幾個)因子之間的數量關系。但大多數情況下，數量因子是不可以人為加以控制的。 方差知道吧。。。 兩個不同參數之間的方差就是協方差 若兩個隨機變數X和Y相互獨立，則E[(X-E(X))(Y-E(Y))]=0，因而若上述數學期望不為零，則X和Y必不是相互獨立的，亦即它們之間存在著一定的關系。 定義 E[(X-E(X))(Y-E(Y))]稱為隨機變數X和Y的協方差，記作COV(X，Y)，即COV(X，Y)=E[(X-E(X))(Y-E(Y))]。 協方差與方差之間有如下關系： D(X+Y)=D(X)+D(Y)+2COV(X，Y) D(X-Y)=D(X)+D(Y)-2COV(X，Y) 因此，COV(X，Y)=E(XY)-E(X)E(Y)。

6. 概率論COV(2,3)什麼意思

COV(X,Y)是變數X,Y的協方差。
這個鏈接可以查它的定義http://www.math.zju.e.cn/Probability/course/chapter3-2.htm

7. 數學中得COV是什麼意思

數學中的COV就是協方差及相關系數的意思。

下面,我們來看看第一列的方差:

cov(count(:,1))
ans =
643.6522

cov()函數作用於矩陣,則會計算其協方差矩陣.

corrcoef()用於計算相關系數,如:

corrcoef(count)
ans =
1.0000 0.9331 0.9599
0.9331 1.0000 0.9553
0.9599 0.9553 1.0000

數學的意義:1、數學是人類探究世界，研究自然界任何事物的核心；2、數學衍生出了物理學、化學、生物學，數學不斷推動著人類的發展；3、數學是公理、約定的支點，有了數學，研究才得以繼續4、數學衍生出二維、三維、高維，是這些事物存在的基礎。

8. cov（y）代表什麼

cov（y）代表協方差。

E[(X-E(X))(Y-E(Y))]稱為隨機變數X和Y的協方差，記作COV(X，Y)，即COV(X，Y)=E[(X-E(X))(Y-E(Y))^T]。

即COV(X,Y)=E(XY)-E(X)E(Y);

另一種解法：已知隨機變數X,Y的方差D(X),D(Y),得COV(X,Y)=[D(X)+D(Y)-D(X+Y)]/2

另外：在數學中的離散數學偏序集中是蓋住的意思。

在偏序集合中<A,≤)中，如果x,y∈A，x≤y,x≠y且沒有其他元素z滿足x≤z,z≤y,則稱元素y蓋住元素x，

記作：COV A={<x,y>丨x,y∈A;y蓋住x}

COV(X)=E[(X-E(X))(X-E(X))^T]

(8)cov是什麼數學符號擴展閱讀：

若兩個隨機變數X和Y相互獨立，則E[(X-E(X))(Y-E(Y))]=0，因而若上述數學期望不為零，則X和Y必不是相互獨立的，亦即它們之間存在著一定的關系。

協方差與方差之間有如下關系：D(X+Y)=D(X)+D(Y)+2Cov(X，Y)，D(X-Y)=D(X)+D(Y)-2Cov(X，Y)

協方差與期望值有如下關系：Cov(X，Y)=E(XY)-E(X)E(Y)。

協方差的性質：

（1）Cov(X，Y)=Cov(Y，X)；

（2）Cov(aX，bY)=abCov(X，Y)，（a，b是常數）；

（3）Cov(X1+X2，Y)=Cov(X1，Y)+Cov(X2，Y)。

9. COV是概率論里的什麼符合

應該是什麼符號吧，COV（X，Y）表示X，Y兩個隨機變數的協方差。
定義式：COV（X，Y）=E { [ X-E（X）]*[ Y-E（Y）] }

10. COV是概率論里的什麼符合

協方差

若兩個隨機變數X和Y相互獨立，則E[(X-E(X))(Y-E(Y))]=0，因而若上述數學期望不為零，則X和Y必不是相互獨立的，亦即它們之間存在著一定的關系。
定義
E[(X-E(X))(Y-E(Y))]稱為隨機變數X和Y的協方差，記作COV(X，Y)，即COV(X，Y)=E[(X-E(X))(Y-E(Y))]。
協方差與方差之間有如下關系：
D(X+Y)=D(X)+D(Y)+2COV(X，Y)
因此，COV(X，Y)=E(XY)-E(X)E(Y)。
協方差的性質：
（1）COV(X，Y)=COV(Y，X)；
（2）COV(aX，bY)=abCOV(X，Y)，（a，b是常數）；
（3）COV(X1+X2，Y)=COV(X1，Y)+COV(X2，Y)。
由協方差定義，可以看出COV(X，X)=D(X)，COV(Y，Y)=D(Y)。
協方差作為描述X和Y相關程度的量，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
ρXY=COV(X，Y)/√D(X)√D(Y)，稱為隨機變數X和Y的相關系數。
定義
若ρXY=0，則稱X與Y不相關。
即ρXY=0的充分必要條件是COV(X，X)=0，亦即不相關和協方差為零是等價的。
定理
設ρXY是隨機變數X和Y的相關系數，則有
（1）∣ρXY∣≤1；
（2）∣ρXY∣=1充分必要條件為P{Y=aX+b}=1，（a，b為常數，a≠0）