怎么计算协方差(已知概率分布求协方差)

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前言

相关系数与协方差都是表示两个变量之间的关系。

相关系数是研究变量之间的线性相关程度的量。而相关系数又被细分为简单相关系数、复相关系数、典型相关系数。协方差用于衡量两个变量的总体误差。

有些汇总统计（如相关系数和协方差）是通过参数对计算出来的。小编接下来带领大家一起来体验python 中是如何实现的。

corr方法-相关系数

Series的corr方法用于计算两个Series中重叠的、非NA的、按索引对其的值的相关系数。

书写方式：returns.MSFT.corr(returns.IBM)

cov方法-协方差

DataFrame的corr和cov方法将以DataFrame的形式返回完整的相关系数或协方差矩阵：

#对象.corr()

$对象.cov()

corrwith方法-相关系数

利用DataFrame的corrwith方法，可以计算其列或行跟另一个Series或DataFrame之间的相关系数。

传入一个Series将会返回一个相关系数值Series（针对各列进行计算）：

书写方式：returns.corrwith(returns.IBM)

传入一个DataFrame则会计算按列名配对的相关系数。

书写方式：returns.corrwith(volume)

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