附录1 统计学、矩阵代数知识简介

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1、附录2统计学、矩阵代数知识简介求和算子定义：对于T个观测值，x1,x2,…,xT，求和可以简化地表示为其中称作求和算子。求和算子的运算规则如下：(1)变量观测值倍数的和等于变量观测值和的倍数。(2)两个变量观测值和的总和等于它们分别求总和后再求和。(3)T个常数求和等于该常数的T倍。其中k是常数。利用求和算子定义，样本平均数可表示为(4)变量观测值对于其平均数的离差和等于零。利用规则(2)，(3)和样本平均数定义即可推导出上述结果。(5)随机变量的方差等于其平方的均值减去其均值的平方证明：22(6)两个随机变量的协方差等于它们乘积的均值

2、减去它们均值的乘积。与规则(5)的证明类似，即可证明上述结果。定义双重求和为(7)两个变量和的双重求和等于它们各自双重求和的和。(8)两个不同单下标变量积的双重求和等于它们各自求和的乘积。2.2.1随机变量的数学期望随机变量定义：按一定的概率取不同实数值的变量称为随机变量，用x,y等表示。若随机变量x可能取的值为有限个或可列个，则称x为离散型随机变量。离散型随机变量的一切可能取值及其取值的相应概率称作离散型随机变量的概率分布。若随机变量x可能取的值是整个数轴，或数轴上的某个区间，则称x为连续型随机变量。连续型随机变量的概率分布是通过随机

3、变量在一切可能区域内取值的概率定义的。最常用和最简便的形式是通过概率密度函数表示。22对于随机变量x，若存在非负可积函数f(x)，（-¥

4、期望属于位置特征。用来描述随机变量取值的集中位置。体现了随机变量取值的平均大小。期望就是随机变量取一切可能值的加权平均。其中的权数就是概率值。数学期望的性质如下：(1)常量的期望就是这个常量本身。E(k)=k(2)常量与随机变量和的期望等于这个随机变量的期望与这个常量的和。E(x+k)=E(x)+k(3)常量与随机变量乘积的期望等于这个常量与随机变量期望的乘积。E(kx)=kE(x)(4)随机变量的线性函数的期望等于这个随机变量期望的同一线性函数。E(kx+k)=kE(x)+k(5)两个随机变量和（或差）的期望等于这两个随机变量期望的和

5、（或差）。E(x±y)=E(x)±E(y)(6)两个相互独立随机变量乘积的期望等于这两个随机变量期望的乘积。E(xy)=E(x)E(y)2.2.2随机变量的方差、标准差22随机变量x对其均值的离差平方的数学期望，E[x-E(x)]2称作随机变量x的方差。记作Var(x)。则称作x的标准差。方差和标准差用来描述随机变量的离散特征。它们反映了随机变量取值离散程度的大小。对于离散型随机变量x，方差的定义是其中pi表示x取xi值时的概率。对于连续型随机变量x，方差的定义是其中f(x)是x的概率密度函数。注意：（1）Var(x)的量纲是x的量纲的

6、平方。（2）的量纲与x的量纲相同。随机变量方差的性质：(1)常量的方差为零。Var(k)=0(2)随机变量与常量之和的方差等于这个随机变量的方差。Var(x+k)=Var(x)其中x为随机变量，k为常量。(3)常量与随机变量乘积的方差等于这个常量的平方与随机变量方差的乘积。Var(kx)=k2Var(x)（其中K为常量）22证明(4)两个相互独立随机变量之和（或差）的方差等于这两个随机变量方差的和。Var(x±y)=Var(x)+Var(y)下面证明随机变量之差情形。(5)随机变量的方差等于这个随机变量平方的期望减其期望的平方（证明）。

7、Var(x)=E(x2)–[E(x)]22.2.3随机变量的协方差协方差定义：随机变量x,y分别对其均值的离差乘积的数学期望E[x-E(x)][y-E(y)]称作随机变量x,y的协方差，记作Cov(x,y)。其中E(x),E(x)分别表示x,y的期望。协方差用来描述两个随机变量关系的紧密程度。对于离散型随机变量x,y，协方差定义为22其中p(xi,yj)=P(x=xi,y=yj)表示x=xi,y=yj条件下的概率。上式是协偏差[xi-E(x)][yj-E(y)]的加权平均。对于连续型随机变量x,y，协方差定义为其中p(x,y)是x,y的

8、概率密度函数。当x,y相互独立时，Cov(x,y)=0。协方差的大小与x,y的量纲有关。一般来说，改变x,y的量纲，则x,y协方差的值也要改变。因此协方差所提供的主要信息是正值、负值还是零。2.3.1正态分