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样本相关系数r的计算公式推导
样本相关系数r的计算公式
答:
样本相关系数r的计算公式
为r = ∑(X - ¯X,Y - ¯Y)÷√(∑(X - ¯X)²÷n∑(Y - ¯Y)²÷n)1、样本相关系数简介 样本相关系数,是指样本中变量之间的线性相关程度。在统计学中,皮尔逊积矩相关系数(Pearson product-moment correlation coefficient, ...
样本相关系数
怎么算出来的
答:
样本相关系数r的计算公式
为r = ∑(X - ¯X,Y - ¯Y)÷√(∑(X - ¯X)²÷n∑(Y - ¯Y)²÷n)1、样本相关系数简介 样本相关系数,是指样本中变量之间的线性相关程度。在统计学中,皮尔逊积矩相关系数(Pearson product-moment correlation coefficient, ...
样本相关系数
怎么求啊?
答:
样本相关系数r的计算公式
为r = ∑(X - ¯X,Y - ¯Y)÷√(∑(X - ¯X)²÷n∑(Y - ¯Y)²÷n)1、样本相关系数简介 样本相关系数,是指样本中变量之间的线性相关程度。在统计学中,皮尔逊积矩相关系数(Pearson product-moment correlation coefficient, ...
相关系数r的计算公式
是什么?
答:
相关系数r的计算公式
是ρXY=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。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)。Cov...
样本相关系数计算公式
答:
样本相关系数r的计算公式
为r = ∑(X - ¯X,Y - ¯Y)÷√(∑(X - ¯X)²÷n∑(Y - ¯Y)²÷n)1、样本相关系数简介 样本相关系数,是指样本中变量之间的线性相关程度。在统计学中,皮尔逊积矩相关系数(Pearson product-moment correlation coefficient, ...
请问
相关系数r
怎么
计算
?
答:
相关系数r的计算公式
是:r = \frac{\sum_{i=1}^{n} (x_i - \bar{x})(y_i - \bar{y})}{\sqrt{\sum_{i=1}^{n} (x_i - \bar{x})^2} \sqrt{\sum_{i=1}^{n} (y_i - \bar{y})^2}} 其中,$n$ 是
样本
容量,$x_i$ 和 $y_i$ 分别是第 $i$ 个样本的 $...
如何
计算相关系数r
?
答:
相关系数r的计算公式
是:r = \frac{\sum_{i=1}^{n} (x_i - \bar{x})(y_i - \bar{y})}{\sqrt{\sum_{i=1}^{n} (x_i - \bar{x})^2} \sqrt{\sum_{i=1}^{n} (y_i - \bar{y})^2}} 其中,$n$ 是
样本
容量,$x_i$ 和 $y_i$ 分别是第 $i$ 个样本的 $...
相关系数r
是怎样
计算的
?
答:
相关系数r的计算公式
是:r = \frac{\sum_{i=1}^{n} (x_i - \bar{x})(y_i - \bar{y})}{\sqrt{\sum_{i=1}^{n} (x_i - \bar{x})^2} \sqrt{\sum_{i=1}^{n} (y_i - \bar{y})^2}} 其中,$n$ 是
样本
容量,$x_i$ 和 $y_i$ 分别是第 $i$ 个样本的 $...
相关系数r
如何
计算的
?
答:
相关系数r的计算公式
是ρXY=Cov(X,Y)/√[D(X)]√[D(Y)]。公式描述:公式中Cov(X,Y)为X,Y的协方差,D(X)、D(Y)分别为X、Y的方差。若Y=a+bX,则有:令E(X) =μ,D(X) =σ。则E(Y) = bμ+a,D(Y) = bσ。E(XY) = E(aX + bX) = aμ+b(σ+μ)。Cov(X...
相关系数r
怎么算啊?
答:
相关系数r的计算公式
是:r = \frac{\sum_{i=1}^{n} (x_i - \bar{x})(y_i - \bar{y})}{\sqrt{\sum_{i=1}^{n} (x_i - \bar{x})^2} \sqrt{\sum_{i=1}^{n} (y_i - \bar{y})^2}} 其中,$n$ 是
样本
容量,$x_i$ 和 $y_i$ 分别是第 $i$ 个样本的 $...
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