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变量x与y没有线性相关关系
如果
变量x和变量y
之间的
线性相关
系数为0,说明这两个变量之间是
答:
通常认为X和Y之间不存在线性关系,但并不能排除X和Y之间可能存在其他关系
。若X和Y不相关,,通常认为X和Y之间不存在线性关系,但并不能排除X和Y之间可能存在其他关系;若 ,则X和Y不相关。若X和Y独立,则必有 ,因而X和Y不相关;若X和Y不相关,则仅仅是不存在线性关系,可能存在其他关系,如 ...
为什么说
X与Y
不
相关
,但X与Y独立?
答:
ρ反映的是
变量X与Y
之间线性相关的密切程度,ρ越小则X和Y之间的线性相关程度越低,而ρ=0故X与Y不相关,但是不相关只是表明
X与Y没有线性相关
的
关系
,不代表它们之间没有其他关系,故X与Y不相关不表示X与Y相互独立相反,如果X与Y相互独立,则X与Y不相关即E(
XY
)=E(X)E(Y)则是正确的。
什么情况下
x与y
不
相关
?
答:
若X和Y独立,则必有|pxy=0| ,因而X和Y不相关;若X和Y不相关,则仅仅是不存在线性关系
,可能存在其他关系,如x^2+y^2=1 ,X和Y不独立。相关系数是最早由统计学家卡尔·皮尔逊设计的统计指标,是研究变量之间线性相关程度的量,一般用字母 r 表示。由于研究对象的不同,相关系数有多种定义方式...
为什么随机
变量X和Y
不
相关
却不一定独立?
答:
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
x
² +
y
² = 1的每一个点上。这个特殊的几何特性赋予了我们一个直观的视角。首先,我们注意到(X, Y)的
线性相关
系数为零,这是因为圆的对称性使得任何一条直线都无法完美地捕捉到它们的协...
下列关于
相关
系数R的说法错误的是( )
答:
【答案】:C C[精析]当R=1时,变量x和y完全正
相关
;当R=-l时,为完全负相关;当0<R<1时,为正相关;当-1<R<0时.为负相关;当R=0时,
变量x和y没有线性关系
。
xy
的
相关
系数为0 说明
答:
相关系数为0说明两
变量
不存在直线相关关系,但这并不意味着两个变量之间不存在其他类型的关系,比如非
线性相关关系
。简介 相关表和相关图可反映两个变量之间的相互关系及其相关方向,但无法确切地表明两个变量之间相关的程度。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...
若两
变量X和Y
的pearson
相关
系数r为零,则说明( )。
答:
正确答案:D 解析:Pearson相关系数只适用于
线性相关关系
的判断。因此r=0只表示两个
变量
之间不存在线性相关关系,并不说明变量之间
没有
任何关系,比如它们之间可能存在非线性相关关系。
若
变量X与变量Y
的
相关
系数为( ),则表时二者不存在
线性关系
。
答:
【答案】:B
相关
系数等于0时,并不表示两者之间
没有关系
,只是两者之间不存在
线性关系
。
不
相关
与独立有什么区别?
答:
若随机
变量X与Y
独立,则X与Y不
相关
.反之,若X与Y不相关,则X与Y却不一定独立.不相关与独立是两个不同的概念,其含义是不同的,不相关只是就线性关系而言的,不相关反映
X与Y没有线性关系
,但不排除有其他联系.而若X与Y独立,则在概率意义下,X与Y之间没有关联关系,只有当(X,Y)服从二维正...
X
/
Y
两者不
相关
如何找原因
答:
不
相关
协方差的原因。相互独立得验证PAB=PAPB在任何情况下都成立二维情况下。
X与Y
独立可推出X与Y不相关,而X与Y不相关并不能推出X与Y独立。X与Y独立是两者
没有
任何联系系,而X与Y不相关只是说两者没有近似的
线性关系
,但还是可以有其它关系,所以并不一定独立。
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