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cov和ρ的关系
相关系数公式
是什么
?
答:
r = Cov(X,Y) / (σX * σY)其中,r表示皮尔逊相关系数,
Cov(X,Y)表示X和Y的协方差,σX和σY分别表示X和Y的标准差
。斯皮尔曼相关系数(Spearman correlation coefficient)公式:ρ = 1 - (6 * Σd^2) / (n * (n^2 - 1))其中,ρ表示斯皮尔曼相关系数,d表示X和Y的等级差...
皮尔逊相关系数公式
是什么
?
答:
相关系数的公式:ρXY=Cov(X,Y)/√[D(X)]√[D(Y)]
。相关系数是最早由统计学家卡尔·皮尔逊设计的统计指标,是研究变量之间线性相关程度的量,一般用字母r表示。由于研究对象的不同,相关系数有多种定义方式,较为常用的是皮尔逊相关系数。相关表和相关图可反映两个变量之间的相互关系及其相关方向。
概率论中协方差
与
相关系数
的关系
答:
协方差计算公式为:
COV
(X,Y)=E(XY)-E(X)E(Y)。随机变量X和Y的(线性)相关系数
ρ
(X, Y) =COV(X,Y)/(√D(X)*√D(Y)),D(X)=Var(X)为X的方差。X、Y的联合概率密度函数为:f(x, y)= 2, 0<x<y<1;0, 其它。X的密度函数为f1(x)=int(f(x, y), y=x..1)=2(1...
相关系数公式
是什么
?
答:
Cov(X,Y) = E(XY)−E(X)E(Y) = bσ
。变量间的这种相互关系,称为具有不确定性的相关关系。⑴完全相关:两个变量之间的关系,一个变量的数量变化由另一个变量的数量变化所惟一确定,即函数关系。⑵不完全相关:两个变量之间的关系介于不相关和完全相关之间。⑶不相关:如果两个变量彼此...
若
ρ
是自然对数的底,则
Cov
( Y, Z)=?
答:
因为:
Cov
(Y,Z)=Cov(Y,X-0.4)=E[Y(X-0.4)]-E(Y)E(X-0.4)=E(XY)-0.4E(Y)-E(Y)E(X)+0.4E(Y)=E(XY)-E(X)E(Y)=
cov
(X,Y),且DZ=DX,于是有:cov(Y,Z)=Cov(Y,Z)DYDZ=Cov(X,Y)DXDY=
ρ
XY=0.9,故答案为:0.9.
概率论中
ρ
xy怎么求
答:
,其中
Cov
(X,Y)是X和Y的协方差,σx和σy分别是X和Y的标准差。2、要计算
ρ
xy,需要先计算协方差Cov(X,Y),可以通过以下公式完成:Cov(X,Y)=E[(X-EX)(Y-EY)],其中E[·]表示期望,EX和EY分别是X和Y的期望值。3、将计算出的协方差除以(σx*σy)即可得到ρxy。
exy
与
exey有大小
关系
吗
答:
E(XY)=E(X)E(Y), 所以X和Y的协方差
cov
(X,Y)=E(XY) - E(X)E(Y)=0, 故X和Y的相关系数
ρ
=cov(X,Y) / (√DX *√DY) =0, ρ反映的是变量X与Y之间线性相关的密切程度,ρ越小则X和Y之间的线性相关程度越低, 而ρ=0故X与Y不相关, 但是不相关只是表明X与Y没有线性相关
的关
...
相关系数的计算公式
是什么
?
答:
相关系数r的计算公式是
ρ
XY=
Cov
(X,Y)/√[D(X)]√[D(Y)]。公式描述:公式中Cov(X,Y)为X,Y的协方差,D(X)、D(Y)分别为X、Y的方差。公式。若Y=a+bX,则有:令E(X) =μ,D(X) =σ。则E(Y) = bμ+a,D(Y) = bσ。E(XY) = E(aX + bX) = aμ+b(σ+μ)...
协方差定义公式
是什么
?
答:
由协方差定义,可以看出
COV
(X,X)=D(X),COV(Y,Y)=D(Y)。协方差作为描述X和Y相关程度的量,在同一物理量纲之下有一定的作用,但同样的两个量采用不同的量纲使它们的协方差在数值上表现出很大的差异。为此引入如下概念:定义
ρ
XY=COV(X,Y)/√D(X)√D(Y),称为随机变量X和Y的相关系数。
概率 协方差 相
关系
数
答:
=D(X)/4+D(Y)/9-2/6*Cox(X,Y)=16/4+9/9-2/6 *6 =3 接下来算
Cov
(X,Z)=Cov(X,X/2-Y/3)=Cov(X,X/2)-Cov(X,Y/3)=D(X)/2-Cov(X,Y)/3=16/2-6/3=6 于是
ρ
=Cov(X,Z)/(D(X)D(Z))^1/2=6/(16*3)^1/2=3/2根号(3)Cov里面的东西是可以拆分的,记住...
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