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这两个随机变量为什么不相互独立,而不相关。
如题所述
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推荐答案 2013-09-28
只要知道独立和相关的概念就能理解。独立是指一个变量不影响另一个变量,而相关在教材里通常指的是
线性相关
,利用
协方差计算
。Y=X^2,X的取值当然影响Y,所以X和Y不独立,通过计算,协方差为0,所以X和Y不相关(即不线性相关)
追问
你厉害,一看都知道题目。谢谢
追答
这个不难猜,步骤里能看出来
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相似回答
为什么随机变量
X和Y
不相关
却不一定
独立
?
答:
深入探讨:为什么不相关的随机变量X和Y并不意味着独立?确实,
理解这个问题的关键在于概率分布的微妙之处
。让我们通过一个生动的例子来揭示这个概念的内在逻辑。想象两个随机变量(X, Y),它们的联合分布描绘在一个神奇的场景中:(X,Y)均匀地分布在单位圆x² + y² = 1的每一个点上。...
随机变量
的
不相关
性与
独立
性的关系是?
答:
语义上来讲,
独立是指变量之间完全没有关系,但是不相关则仅要求变量之间没有线性关系,因而独立的要求更高
,独立的变量一定是不相关的,但是不相关的不一定是独立的,即独立是不相关的充分不必要条件。举例说明:X,Y均匀分布在单位圆上,因为是圆是对称的,画一条线性回归的线,线的斜率可以为任意值...
随机变量
的
不相关
性与
独立
性的关系是?
答:
两个服从正态分布的随机变量,如果不相关就一定相互独立,即对正态变量而言,
相互独立与不相关是互为充要条件的
。
不相关
一定不
独立
吗?
答:
相关一定不独立是错误的说法,也有可能一个是独立的。
概率论中的不相关是指两个随机变量线性不相关,换言之,可能存在其他的关系
;而独立是指两个随机变量之间没有任何一点关系。也就是说,独立一定不相关,而不相关不一定独立。不过反命题成立,即: 如果两个随机变量相互独立,则相关系数约为0。独立和...
随机变量不相关
与
相互独立
有
什么
区别
答:
1、描述对象不同 独立描述的对象是事件,涉及的是A,B是两事件;
不相关
描述的对象是
随机变量,
涉及的是随机变量 X 和 Y 。
2
、判断条件不同 独立的判断条件是概率,如果满足等式 p(AB)=P(A)P(B),则事件
相互独立
;不相关的判断条件是相关系数,如果随机变量 X 和 Y 的相关系数为0,则X和Y ...
随机变量
的
独立
性与
不相关
的区别?
答:
假设随机变量X、Y的相关系数存在。如果X和Y
相互独立,
那么X、Y不相关。反之,若X和Y不相关,X和Y却不一定相互独立。不相关只是就线性关系来说的,而相互独立是就一般关系而言的。
不相关随机变量
是指
两个
变量的相关系数为0的变量,是相互间没有线性关系的变量。变量间的关系主要有互不相容、对立、...
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两个随机变量独立和相关
相关两个变量都是随机变量
随机变量独立与相关的关系
随机变量独立和不相关的区别
若两个随机变量不相关
随机变量独立和相关
随机变量相互独立的条件
随机变量相互独立定义
随机变量x与y相互独立