存在,则称它为X与Y的k+l阶混合原点矩,简称k+l阶混 合矩,记为o KI 即 E(XY) (435) 由co(xm)=B(x)-EX.X可知,协方差可用(x,y)的+阶混 c合原点矩X与yY和的阶原点矩表示 4.k+l阶中心混合矩 广定义4.10设(x是二维随机变量,若印X-EX(YEY)(12) 存在,则称它为X与Y的k+阶混合中心矩.记为k1,即 t=E(X-EY)(Y-EY)]k,l=1,2…(436) 显然,X与Y的协方差是X与Y的1+1阶混合中心矩,即1=cow(X,Y) 由上可以看到,前面介绍的一些数字特征(如数学期望、方差 协方差等)均可用矩来表示,可见矩是最广泛的一种数字特 征,在概率论和数理统计的研究中应用广泛 上页存在，则称它为X 与Y的 阶混合原点矩，简称 阶混 合矩，记为 ，即 （4—35） 由 可知，协方差可用( )的1+1阶混 合原点矩X与Y和的一阶原点矩表示． 4. 阶中心混合矩 定义4.10 设 是二维随机变量，若 （ ） 存在，则称它为X与Y的 阶混合中心矩．记为 ，即 （4—36） 显然，X与Y的协方差是X与Y的1+1阶混合中心矩，即 由上可以看到，前面介绍的一些数字特征（如数学期望、方差、 协方差等）均可用矩来表示，可见矩是最广泛的一种数字特 征，在概率论和数理统计的研究中应用广泛． k +l k +l  K , L ( ) , k l k l = E X Y cov(X, Y) = E(XY) − EX  XY X , Y k +l (X , Y) [( ) ( ) ] k l E X − EX Y − EY k, l = 1, 2,  , k +l k l r rk , l = E[(X − EX) k (Y − EY) l ] k, l =1, 2,  cov( , ) r1,1 = X Y