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两个正态分布的相关系数
怎么求
两个分布相关系数
答:
U,V都是正态分布,正态分布有个很特殊的性质:正态分布不相关,则独立。所以只需证:
Cov(U, V) = 0
Cov(U,V) = Cov(X+Y, X-Y)= Cov(X, X) - Cov(X, Y) + Cov(Y, X) - Cov(Y, Y)因为 X,Y 独立同分布,所以:Cov(X, X) = Cov(Y, Y),Cov(X, Y) = Cov(Y...
二个正态分布的相关系数
可以正负是1吗?为什么?
答:
可以。若
两个
随机变量X,Y满足(X,Y)~(μ1,μ2,σ1^2,σ2^2,ρ),且Y=X+a或Y=-X+a(a为常数),则它们
的相关系数
ρ=1或-1
正态分布的相关
性和独立性?
答:
假设(X,Y)形成一个二维
正态分布
,即(X,Y)~N(μ1, μ
2
, σ1, σ2, ρ),其中ρ代表它们的线性
相关系数
。即使相关系数ρ不为零,一些神奇的事情依然会发生。具体来说,如果a和b是常数,aX±bY依然会遵循正态分布,但这需要满足X和Y的独立性条件。只有在ρ=0,即X和Y是完全独立的情况下...
x服从标准
正态分布
,y=x的n次方,求
相关系数
答:
根据标准正态随机变量之间独立性与
相关的
关系:
两个正态
随机变量相互独立与不相关等价,可知只有在X与Y具有线性关系时,X与Y不独立即相关,
相关系数
为1,若X与Y不含线性关系时,X与Y相互独立即不相关,相关系数为0.
怎样算
两个相关系数
是多少?
答:
绝对值越接近于0,相关性越弱,
相关系数
小0时说明
两个
变量之间呈现负相关,大于0,则为
正相关
,对于相关性强度可以参考下表:皮尔逊相关分析分前提条件:(1)两个变量为定量变量 (2)两个变量都呈
正态分布
(3)两个变量的观测值相互独立 其计算公式如下:可以使用SPSSAU快速得到相关系数:...
如何计算
相关系数
r?
答:
pearson 法则是一种经典
的相关系数
计算方法,主要用于表述线性相关性,假设
2个
变量服 从
正态分布
且标准差不为0,他的值介于-1到1之间,pearson相关系数的绝对值越接近于1,表明 2个变量的相关程度越高,即这2个变量越相似。其相关系数计算如下:接下来使用SPSSAU对pearson相关分析结果进行说明。背景:...
spss
相关系数
答:
·
正态分布
· 没有异常值 如果不满足条件可以考虑使用spearman
相关系数
,以及pearson相关系数的计算如下:Speaman计算公式如下:针对pearson相关系数不能识别非线性关系以及并且对一个或者几个异常值比较敏感,此时可以使用spearman相关系数进行替代,spearman相关系数有时也被称为级别相关系数或者秩相关系数,该...
相关系数
怎么看?
答:
式中E为数学期望,N为样本容量。以上都可以计算皮尔逊
相关系数
。SPSSAU在相关分析中提供 正态性检验 相关分析要求数据服从
正态分布
,因此分析前需要检验数据的正态性。正态性有多种检验方法,常见方法如:正态图、正态性检验、P-P图/Q-Q图等。线性趋势 当
两个
定量数据在散点图上的散点呈现直线趋势...
双变量
正态分布
资料,当样本
相关系数
时,其统计结论是
答:
正确答案:A 解析:双变量
正态分布
资料,当样本回归
系数
b=0 .787,F>F,时,则统计结论是存在直线
相关
和回归
关系
,答案A正确 。b=0 .787,F>F,拒绝H:β=0,接受H:β≠0,推断X与Y存在直线回归关系 。同一份双变量正态分布资料存在直线回归关系也一定存在直线相关,这是因为r和6的假设检验是...
对于一组服从双变量
正态分布的
资料,经直线相关分析得
相关系数
r=1,则有...
答:
【答案】:C本题中R=r=1,因此R=SS/SS=1,即SS=SS。R反映了在应变量y的总变异中能用χ与y的回归
关系
解释的比例,R越接近于1,表明回归方程的效果越好。故选项C正确。
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