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概率论与数理统计中相关指的是线性相关?
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推荐答案 2013-05-01
不是,相关性未必都是线性的。。。相关就是两者概率互相有影响,
相关系数
为0,表示两者无关,a发不发生和b无关。。。。系数为1,表示这两个事是同时发生的,或者是互斥的。。。。只要不是0,就表示a发生的概率,与b发不发生是有影响的。。。。
线性相关
是向量中的内容,
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其他回答
第1个回答 2013-05-01
求相关系数然后确定相关性,若相关系数p=0,则不相关,否者相关
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概念
与数理统计
什么叫
相关
关系
答:
(1)线性相关:两种相关现象之间的关系大致呈现为线性关系
(2)非线性相关:两种相关现象之间的关系并不表现为直线关系,而是近似于某种曲线方程的关系
概率论与数理统计
第四章 随机变量的数字特征
答:
完全线性相关 的定义:相互独立与线性无关、线性相关之间的关系
:若服从二维正态分布,则X与Y相互独立等价于X与Y不相关 这一节介绍其他常用的数字特征,包括矩、变异系数、分位数及中位数等。k阶矩的定义 : 原点矩、中心矩、联合原点矩、联合中心距 期望 是一阶原点矩,方差 是二阶中心矩...
怎样通过
数理统计
判断两个变量之间
的线性
关系
答:
且为负
相关
;
线性
回归方程一定过样本中心点;在一组模型中残差平方和越小,拟合效果越好,相关指数表示拟合效果的好坏,指数越小,相关性越强;相关指数R2用来衡量两个变量之间线性关系的强弱R2越接近于1,说明相关性越强,相反,
变量的什么关系
是线性相关
关系?
答:
常用的是直线(线性)回归方程
。线性回归是利用数理统计中的回归分析,来确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法之一,应用十分广泛。变量的相关关系中最为简单的是线性相关关系,设随机变量与变量之间存在线性相关关系,则由试验数据得到的点将散布在某一直线周围。
相关
系数
和
互相关系数有什么不同
答:
于是,著名
统计
学家卡尔·皮尔逊设计了统计指标——
相关
系数(correlation coefficient)。相关系数是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标。相关系数是按积差方法计算,同样以两变量与各自平均值的离差为基础,通过两个离差相乘来反映两变量之间相关程度;着重研究
线性
的单相关系数。
概率论与数理统计中的
+cov+(x,+y)+=0是什么意思?
答:
Cov(X,Y),又称为X,Y的协方差,是用于衡量二维随机变量(X,Y)之间的(
线性
)
相关
性。若X,Y为二维离散随机变量,P(x,y)=P(X=x and Y=y)若X,Y为二维连续随机变量,有:P【(X,Y)∈A】=∫∫ f (X,Y) dxdy Cov的公式: Cov(X,Y)=E(XY)- E(X)*E(Y)Cov(X,Y)>...
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