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相关系数小于等于1怎么证明
如何证明相关系数
的取值范围在-
1
到1之间?
答:
证明
:若ρXY=0,则称X与Y不
相关
。即ρXY=0的充分必要条件是COV(X,Y)=0,亦即不相关和协方差为零是等价的。构造函数h(t)=E((X-EX)t+(Y-EY))^2。展开可得为(t^2)VAR(X)+2tCOV(X,Y)+VAR(Y)。h(t)表示某非负随机变量的期望,因而大于
等于
0,故二次函数h(t)至多有一个实根...
相关系数
不能大于1是为何
答:
相关系数
不能大于1。相关关系是一种非确定性的关系,相关系数是研究变量之间线性相关程度的量。相关系数r的公式如下图,由公式可知,r的绝对值
小于等于1
。从几何的角度来说,相关系数可以看作是两个随机变量中得到的样本集向量之间夹角的cosine函数。 而该函数值是不能大于1的。
相关系数
是什么?
怎么
求?
答:
我们先来说什么是
相关系数
:衡量两个随机变量的线性相关程度r — 相关系数(-1 ≤ r ≤
1
)
等于
两项资产的协方差/两项资产标准差之积 相关系数为1,说明两个资产完全正相关。相关的知识点。0<相关系数<1,说明两个资产正相关 -1<相关系数<0,说明两个资产负相关 相关系数= -1,说明两个资产...
相关系数
能不能大于1?
答:
相关系数
不能大于1。相关系数用于度量两个变量X和Y之间的相关(线性相关),其值介于-1与1之间。它是由卡尔·皮尔逊从弗朗西斯·高尔顿在19世纪80年代提出的一个相似却又稍有不同的想法演变而来的。这个相关系数也称作“皮尔逊积矩相关系数”。总体和样本皮尔逊系数的绝对值
小于
或
等于1
。如果样本数据点精...
判断
相关系数
大小的公式
答:
r是线性回归方程的
相关系数
,描述线性关系的强度和方向。其值范围为-
1
到1之间,越接近于1或-1表示关系越强;越接近于0表示关系越弱。正值表示正相关,负值表示负相关。建议仔细看书,书上的例题更直观。首先已知回归系数b1,讲方程逆推,自变量因变量互换,得到回归系数b2,相关系数r=sqr(b1*b2)(sqr...
验证性因子分析中各潜变量之间的
相关系数
的T值
小于
1.96
怎么
回事
答:
说明潜变量之间
相关系数等于
0,也就是不相关。(南心网 Amos验证性模型分析)
协方差协方差为什么
小于等于
DX乘DY
答:
你是想说
相关系数
为什么
小于1
是吧?这个你可以转换成这样一个问题,即
证明
:对于两个随机变量v和w,有【E(vw)】^2<=E(v^2)*E(w^2)这个问题的证明如下:这是
一
个类似于柯西不等式的形式,所以考虑柯西不等式的常用证法;设 q(t)=E[(v+t*w)^2]=E(v^2)+2*t*E(vw)+t*t*E(w...
当
相关系数小于1
大于-1时,证券资产组合收益率的标准差小于组合中各资产...
答:
【答案】:√ 答案解析:当相关系数为1时,组合的风险
等于
组合中各项资产风险的加权平均值,相关系数越小,分散风险的效果越好,风险越小,所以当
相关系数小于1
大于-1时,证券资产组合收益率的标准差小于组合中各资产收益率标准差的加权平均值。
相关系数怎么
算?
答:
总体和样本皮尔逊系数的绝对值
小于
或等于1。如果样本数据点精确地落在直线上(计算样本皮尔逊系数的情况),或者双变量分布完全在直线上(计算总体皮尔逊系数的情况),则
相关系数等于1
或-1。皮尔逊系数是对称的。皮尔逊相关系数有一个重要的数学特性是,因两个变量的位置和尺度的变化并不会引起该系数的改变...
相关系数
为什么
小于等于1
答:
??什么的
系数
?
1
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8
9
10
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