参考:《深度学习500问

期望
​在概率论和统计学中,数学期望(或均值,亦简称期望)是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和。它反映随机变量平均取值的大小。

  • 线性运算: \(E(ax+by+c) = aE(x)+bE(y)+c\)
  • ​推广形式: \(E(\sum_{k=1}^{n}{a_ix_i+c}) = \sum_{k=1}^{n}{a_iE(x_i)+c}\)
  • 函数期望:设\(f(x)\)为\(x\)的函数,则\(f(x)\)的期望为
    • 离散函数: \(E(f(x))=\sum_{k=1}^{n}{f(x_k)P(x_k)}\)
    • 连续函数: \(E(f(x))=\int_{-\infty}^{+\infty}{f(x)p(x)dx}\)

注意:

  • 函数的期望不等于期望的函数,即\(E(f(x))=f(E(x))\)
  • 一般情况下,乘积的期望不等于期望的乘积。
  • 如果\(X\)和\(Y\)相互独立,则\(E(xy)=E(x)E(y)​\)。

方差

​概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望(即均值)之间的偏离程度。方差是一种特殊的期望。定义为:

\[
Var(x) = E((x-E(x))^2)
\]

方差性质:

1)\(Var(x) = E(x^2) -E(x)^2\)
2)常数的方差为0;
3)方差不满足线性性质;
4)如果\(X\)和\(Y\)相互独立, \(Var(ax+by)=a^2Var(x)+b^2Var(y)\)

协方差
​协方差是衡量两个变量线性相关性强度及变量尺度。 两个随机变量的协方差定义为:

\[
Cov(x,y)=E((x-E(x))(y-E(y)))
\]

​方差是一种特殊的协方差。当\(X=Y\)时,\(Cov(x,y)=Var(x)=Var(y)\)。

协方差性质:

1)独立变量的协方差为0。
2)协方差计算公式:

\[
Cov(\sum_{i=1}^{m}{a_ix_i}, \sum_{j=1}^{m}{b_jy_j}) = \sum_{i=1}^{m} \sum_{j=1}^{m}{a_ib_jCov(x_iy_i)}
\]

3)特殊情况:

\[
Cov(a+bx, c+dy) = bdCov(x, y)
\]

相关系数
​相关系数是研究变量之间线性相关程度的量。两个随机变量的相关系数定义为:

\[
Corr(x,y) = \frac{Cov(x,y)}{\sqrt{Var(x)Var(y)}}
\]

相关系数的性质:
1)有界性。相关系数的取值范围是 ,可以看成无量纲的协方差。
2)值越接近1,说明两个变量正相关性(线性)越强。越接近-1,说明负相关性越强,当为0时,表示两个变量没有相关性。

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