var方差与协方差之间的关系
方差与概率的关系公式？
方差与概率的关系公式？
D(X)E（X^2）-[ E（X）]^2；方差是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。统计中的方差（样本方差）是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。在许多实际问题中，研究方差即偏离程度有着重要意义。方差是衡量源数据和期望值相差的度量值。
Excel有谁懂方差，协方差吗？
Excel有专门的函数。方差：VAR—基于样本估算方差 VARA—基于样本估算方差，包括数字、文本和逻辑值 VARP—基于整个样本总体计算方差 VARPA—基于整个样本总体计算方差，包括数字、文本和逻辑值 协方差：COVAR—返回协方差，即成对偏移乘积的平均数。
VAR模型平稳性及协整检验？怎么办？
1、原数据不平稳是可以建立VAR模型的。
2、我认为建立VAR模型用源数据，由于差分消除了变量长期上的经济信息，因此此时只可以分析变量间的短期因果关系。
3、协整检验是为了判断有相同趋势的两个甚至多个序列之间是否存在长期均衡关系，做此检验的目的是防止伪回归。建议jj检验，但需要选择最优的滞后期（与VAR最优滞后期一致）。
4、如果你做的三个变量有协整关系的话，可以建立VAR模型，以及误差修正模型，这样就可以用来进行预测。但是VAR模型不平稳，不能做脉冲分析跟方差分解。个人意见，仅供参考。 ，
条件协方差的表示方式？
是的x[i]*x[j]*cov{Y[i],Y[j]}var{x[i]*Y[i]}其中x[i]为数，Y[i]为随机变量，var为方差，相同下标求和。
另一种说法：协方差是定义在随机变量空间的欧式内积(cov{Y,Y}0)，而协方差矩阵是协方差内积的矩阵表示，所以正定。
x和y的线性相关系数公式？
x与y的相关系数可以通过公式Cov(X,Y)/根号（Var[X]*Var[Y]），其中Cov(X,Y)为X与Y的协方差，Var[X]为X的方差，Var[Y]为Y的方差。
x与y的相关系数：
1、当相关系数为0时，X和Y两变量无关系。
2、当X的值增大（减小），Y值增大（减小），两个变量为正相关，相关系数在0.00与1.00之间。
3、当X的值增大（减小），Y值减小（增大），两个变量为负相关，相关系数在-1.00与0.00之间。
相关系数的绝对值越大，相关性越强，相关系数越接近于1或-1，相关度越强，相关系数越接近于0，相关度越弱。