结果和随机变量的独立性有关,下面给出一般性结论,先做一些符号说明:
设随机变量Xi与Xj的期望分别为E(Xi)=μi,E(Xj)=μj,1≤i,j≤n
协方差为E[(Xi-EXi)*(Xj-EXj)]= E[(Xi-μi)*(Xj-μj)]=σij
显然,σij=σji,且当i=j时,D(Xi)=σii
令Y=∑{i=1,n}(ci*Xi)=c1*X1+c2*X2+...+ cn*Xn,则
D(Y)=E{∑{i=1,n}(ci*Xi)-E[∑{i=1,n}(ci*Xi)]}²
=E[∑{i=1,n}(ci*Xi)-∑{i=1,n}E (ci*Xi)]²
=E[∑{i=1,n}(ci*Xi)-∑{i=1,n}(ci*μi)]²
=E[∑{i=1,n}ci*(Xi-μi)]²
=E{∑{i=1,n}ci²*(Xi-μi)²+∑{i≠j}[ci*cj*(Xi-μi)*(Xj-μj)]}
=E{∑{i=1,n}ci²*(Xi-μi)²+2*∑{1≤i
[σ11 σ12 ... σ1n]
记V=[σ21 σ22 ... σ2n],称V为随机向量X=(X1,X2,...,Xn)’的协方差矩阵
[ ... ... ... ... ]
[σn1 σn2 ... σnn]
C=(c1,c2,...,cn)’为系数向量
将①式写成矩阵形式为:D(Y)=D(C’*X)=C’*V*C ②
特别当Xi与Xj(i≠j)相互独立时,σij=0
此时,②式变为D(Y)=C’*diag(σ11,σ22,...,σnn)*C=∑{i=1,n}ci²*σii