如果X+Y+Z=2, 那么cov(X, Y)=cov(X, Z)吗？无论等于或者不等于，什么原因

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]

扩展资料：

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)。

参考资料：搜狗百科——COV

如果|x|=2，那么x不一定是2，如果|x|=O，那么x等于0，如果|x|=一x，那么x等于0或负数。

期望值分别为E(X) = μ 与 E(Y) = ν 的两个实数随机变量X与Y之间的协方差定义为：COV(X，Y)=E[(X-E(X))(Y-E(Y))]

解：E(Y)=1*(0.12+0.03+0.15)+3*(0.05+0.25+0.20)+5*(0.15+0.02+0.03)；

E(X)=1*(0.12+0.05+0.15)+2*(0.03+0.25+0.02)+3*(0.15+0.20+0.03)；

E(XY)=1*1*0.12+1*2*0.03+1*3*0.15

+3*1*0.05+3*2*0.25+3*3*0.20

+5*1*0.15+5*2*0.02+5*3*0.03；

Cov(X,Y)=E(XY)-E(X)E(Y)。