cov是什么数学符号

1. 数学符号都有哪些

数学符号的发明及使用比数字要晚，但其数量却超过了数字。现在常用的数学符号已超过了200个，其中，每一个符号都有一段有趣的经历。

1.运算符号：

如加号（+），减号（－），乘号（×或·），除号（÷或/），两个集合的并集（∪），交集（∩），根号（√￣），对数（log，lg，ln，lb），比（:），绝对值符号| |，微分（d），积分（∫），闭合曲面（曲线）积分（∮）等。

2.关系符号：

如“=”是等号，“≈”是近似符号（即约等于），“≠”是不等号，“>”是大于符号，“<”是小于符号，“≥”是大于或等于符号（也可写作“≮”，即不小于），“≤”是小于或等于符号（也可写作“≯”，即不大于），“→ ”表示变量变化的趋势，“∽”是相似符号，“≌”是全等号，“∥”是平行符号，“⊥”是垂直符号，“∝”是正比例符号（表示反比例时可以利用倒数关系），“∈”是属于符号，“⊆”是包含于符号，“⊇”是包含符号，“|”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数。

3.结合符号：

如小括号“()”，中括号“[ ]”，大括号“{ }”，横线“—”

4.性质符号：

如正号“+”，负号“-”，正负号“

5.省略符号：

∵因为

∴所以

6.排列组合符号：

C组合数

A (或P)排列数

n元素的总个数

r参与选择的元素个数

!阶乘，如5！=5×4×3×2×1=120，规定0！=1

7.离散数学符号

∀全称量词

∃存在量词

其他：

在Microsoft Word中可以插入一般应用条件下的所有数学符号，以Word2010软件为例介绍操作方法：第1步，打开Word2010文档窗口，单击需要添加数学符号的公式，并将插入条光标定位到目标位置。第2步，在“公式工具/设计”功能区的“符号”分组中，单击“其他”按钮打开符号面板。默认显示的“基础数学”符号面板。用户可以在“基础数学”符号面板中找到最常用的数学符号。同样地，Alt+41420（即压下Alt不放，依次按41420（小键盘），最后放开Alt 就可以打出 √。

2. 这个公式里面 cov前面那个符号什么意思

∑是求和函数，读作sigma(西格玛)，一般在该符号上面有一个数字，比如y，下面有一个式子，形如n=x，这里x,y都是具体的数字，n是后面表达式中的变量，上下合起来就表示n的一个取值范围。后面有一个表达式，含变量n。整个合起来就表示:在上面和下面所给出的某个变量n的取值范围内，对符号后面的表达式按不同的n求出结果，再将这些结果进行求和运算。有时候也只在下面写一个类似n=[x,y]的式子，以表示变量的取值范围

3. 到底什么是协方差，它的公式是什么

对于二维随机变量（X,Y），如果有X与Y相互独立，则有E{ [ X-E(X) ] [ Y-E(Y) ] }=0。
根据逆否命题可知，如果 式子E{ [ X-E(X) ] [ Y-E(Y) ] }不等于0，则X，Y不相互独立，X，Y不相互独立则存在某种关系，用 该式E{ [ X-E(X) ] [ Y-E(Y) ] } 表示这种关系，这个式子表示的量称为X与Y的协方差。

对二维随机变量（X,Y），若E(X)，E(Y)，E{ [ X-E(X) ] [ Y-E(Y) ] } 都存在，则称 E{ [ X-E(X) ] [ Y-E(Y) ] } 为X与Y的协方差（或相关距），记为Cov(X,Y)
Cov(X,Y)=E{ [ X-E(X) ] [ Y-E(Y) ] }

由此得出的结论为：
1。若X,Y相互独立，则 Cov(X,Y)=0
2。展开协方差公式（将E放入括号里边）
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)
--------此式为协方差另一公式

(因为E(X) ，E(Y)均为已知期望值，所以是常数 ，E(X)E(Y)也是常数，而常数的期望是常数本身，所以EE(X)=E(X)，EE(Y)=E(Y)，E[ E(X)E(Y) ] =E(X)E(Y)）

4. 临床试验中cov是什么意思

临床试验中cov是：coefficientof variation--变异系数之意义。

变异系数是衡量资料中各观测值变异程度的另一个统计量。当进行两个或多个资料变异程度的比较时，如果度量单位与平均数相同，可以直接利用标准差来比较。

如果单位和（或）平均数不同时，比较其变异程度就不能采用标准差，而需采用标准差与平均数的比值（相对值）来比较。标准差与平均数的比值称为变异系数，记为C·V。变异系数可以消除单位和（或）平均数不同对两个或多个资料变异程度比较的影响。

临床试验中cov优缺点：

优点：比起标准差来，变异系数的好处是不需要参照数据的平均值。变异系数是一个无量纲量，因此在比较两组量纲不同或均值不同的数据时，应该用变异系数而不是标准差来作为比较的参考。

缺陷：当平均值接近于0的时候，微小的扰动也会对变异系数产生巨大影响，因此造成精确度不足。变异系数无法发展出类似于均值的置信区间的工具。

5. 统计学中协方差的概念

基本定义协方差分析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。 方差分析是从质量因子的角度探讨因素不同水平对实验指标影响的差异。一般说来，质量因子是可以人为控制的。 回归分析是从数量因子的角度出发，通过建立回归方程来研究实验指标与一个(或几个)因子之间的数量关系。但大多数情况下，数量因子是不可以人为加以控制的。 方差知道吧。。。 两个不同参数之间的方差就是协方差 若两个随机变量X和Y相互独立，则E[(X-E(X))(Y-E(Y))]=0，因而若上述数学期望不为零，则X和Y必不是相互独立的，亦即它们之间存在着一定的关系。 定义 E[(X-E(X))(Y-E(Y))]称为随机变量X和Y的协方差，记作COV(X，Y)，即COV(X，Y)=E[(X-E(X))(Y-E(Y))]。 协方差与方差之间有如下关系： 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. 概率论COV(2,3)什么意思

COV(X,Y)是变量X,Y的协方差。
这个链接可以查它的定义http://www.math.zju.e.cn/Probability/course/chapter3-2.htm

7. 数学中得COV是什么意思

数学中的COV就是协方差及相关系数的意思。

下面,我们来看看第一列的方差:

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

cov()函数作用于矩阵,则会计算其协方差矩阵.

corrcoef()用于计算相关系数,如:

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

数学的意义:1、数学是人类探究世界，研究自然界任何事物的核心；2、数学衍生出了物理学、化学、生物学，数学不断推动着人类的发展；3、数学是公理、约定的支点，有了数学，研究才得以继续4、数学衍生出二维、三维、高维，是这些事物存在的基础。

8. cov（y）代表什么

cov（y）代表协方差。

E[(X-E(X))(Y-E(Y))]称为随机变量X和Y的协方差，记作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);

另一种解法：已知随机变量X,Y的方差D(X),D(Y),得COV(X,Y)=[D(X)+D(Y)-D(X+Y)]/2

另外：在数学中的离散数学偏序集中是盖住的意思。

在偏序集合中<A,≤)中，如果x,y∈A，x≤y,x≠y且没有其他元素z满足x≤z,z≤y,则称元素y盖住元素x，

记作：COV A={<x,y>丨x,y∈A;y盖住x}

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

(8)cov是什么数学符号扩展阅读：

若两个随机变量X和Y相互独立，则E[(X-E(X))(Y-E(Y))]=0，因而若上述数学期望不为零，则X和Y必不是相互独立的，亦即它们之间存在着一定的关系。

协方差与方差之间有如下关系：D(X+Y)=D(X)+D(Y)+2Cov(X，Y)，D(X-Y)=D(X)+D(Y)-2Cov(X，Y)

协方差与期望值有如下关系：Cov(X，Y)=E(XY)-E(X)E(Y)。

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)。

9. COV是概率论里的什么符合

应该是什么符号吧，COV（X，Y）表示X，Y两个随机变量的协方差。
定义式：COV（X，Y）=E { [ X-E（X）]*[ Y-E（Y）] }

10. COV是概率论里的什么符合

协方差

若两个随机变量X和Y相互独立，则E[(X-E(X))(Y-E(Y))]=0，因而若上述数学期望不为零，则X和Y必不是相互独立的，亦即它们之间存在着一定的关系。
定义
E[(X-E(X))(Y-E(Y))]称为随机变量X和Y的协方差，记作COV(X，Y)，即COV(X，Y)=E[(X-E(X))(Y-E(Y))]。
协方差与方差之间有如下关系：
D(X+Y)=D(X)+D(Y)+2COV(X，Y)
因此，COV(X，Y)=E(XY)-E(X)E(Y)。
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)。
协方差作为描述X和Y相关程度的量，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
ρXY=COV(X，Y)/√D(X)√D(Y)，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COV(X，X)=0，亦即不相关和协方差为零是等价的。
定理
设ρXY是随机变量X和Y的相关系数，则有
（1）∣ρXY∣≤1；
（2）∣ρXY∣=1充分必要条件为P{Y=aX+b}=1，（a，b为常数，a≠0）