高中数学相关系数r的计算公式两种表达式是怎样

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样本相关系数是怎么得出的
高中数学必修2,77页上r的公式是怎么得出的。他没写推导过程
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相关系数是指与某一关系式或是公式等的常系数,相关系数是变量之间相关程度的指标。样本相关系数用r表示,总体相关系数用ρ表示,相关系数的取值范围为[-1,1...
四个格子里面分别是 abcd 即使男赞同=a 男反对=b 女赞同=c 女反对=d公式就是rΦ=(ad-bc)/√[(a+b)*(a+c)*(b+d)*(c+d)] (四格表里面以ad为中心.相邻的两个数相加)
这类似于求变量x的标准差于y的标准差的乘积
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其实这没有推导过程,这类似于求变量x的标准差于y的标准差的乘积
分析一下这个定义过程
1.在概率论计算中的应用例1.若将一枚硬币抛n次,X表示n次试验中出现正面的次数,Y表示n次试验中出现反面的次数。计算ρXY。解:由于X+Y=n,则Y=-X+n,根据相关系数的性质推论,得ρXY = − 1。例2.已知随机变量X、Y分别服从正态分布N(1,9),N(0,16)且X,Y的相关系数设,求证X,Z相互独立。证明:由已知得E(X)=1,D(X)=9,E(Y)= 0,D(Y) = 16由于正态分布的随机变量的线性组合仍然服从正态分布,知Z是正态变量。根据数学期望的性质有根据方差的性质有得由于 E(XY) = Cov(X,Y) + E(X)E(Y) = − 6,E(X) = D(X) + [E(X)] = 10ρXZ = 0,X,Z不相关。由于正态随机变量的相互独立与互不相关等价,故X,Z相互独立。因此,一般情况下两个随机变量不相关不一定相互独立。不相关仅指随机变量之间没有线性关系,而相互独立则表明随机变量之间互不影响,没有关系。2.在企业物流上的应用【例】一种新产品上市。在上市之前,公司的物流部需把新产品合理分配到全国的10个仓库,新品上市一个月后,要评估实际分配方案与之前考虑的其他分配方案中,是实际分配方案好还是其中尚未使用的分配方案更好,通过这样的评估,可以在下一次的新产品上市使用更准确的产品分配方案,以避免由于分配而产生的积压和断货。表1是根据实际数据所列的数表。通过计算,很容易得出这3个分配方案中,B的相关系数是最大的,这样就评估到B的分配方案比实际分配方案A更好,在下一次的新产品上市分配计划中,就可以考虑用B这种分配方法来计算实际分配方案。3.在聚类分析中的应用【例】如果有若干个样品,每个样品有n个特征,则相关系数可以表示两个样品间的相似程度。借此,可以对样品的亲疏远近进行距离聚类。例如9个小麦品种(分别用A1,A2,...,A9表示)的6个性状资料见表2,作相关系数计算并检验。由相关系数计算公式可计算出6个性状间的相关系数,分析及检验结果见表3。由表3可以看出,冬季分蘖与每穗粒数之间呈现负相关(ρ = &#2),即麦冬季分蘖越多,那么每穗的小麦粒数越少,其他性状之间的关系不显著。
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资料评价:当相关系数r=0时,表明?
当相关系数r=0时,表明?A.现象之间完全无关B.相关程度较小C.现象之间完全相关D.无直线相关关系
当r=0时,说明X和Y两个变量之间无直线关系.相关系数相关系数是变量之间相关程度的指标.样本相关系数用r表示,总体相关系数用ρ表示,相关系数的取值一般介于-1~1之间.相关系数不是等距度量值,而只是一个顺序数据.计算相关系数一般需大样本.相关系数 又称皮(尔生)氏积矩相关系数,说明两个现象之间相关关系密切程度的统计分析指标.相关系数用希腊字母γ表示,γ值的范围在-1和+1之间.γ>0为正相关,γ<0为负相关.γ=0表示不相关;γ的绝对值越大,相关程度越高.两个现象之间的相关程度,一般划分为四级:如两者呈正相关,r呈正值,r=1时为完全正相关;如两者呈负相关则r呈负值,而r=-1时为完全负相关.完全正相关或负相关时,所有图点都在直线回归线上;点子的分布在直线回归线上下越离散,r的绝对值越小.当例数相等时,相关系数的绝对值越接近1,相关越密切;越接近于0,相关越不密切.当r=0时,说明X和Y两个变量之间无直线关系.相关系数的计算公式为:其中xi为自变量的标志值;i=1,2,…n;■为自变量的平均值,为因变量数列的标志值;■为因变量数列的平均值.为自变量数列的项数.对于单变量分组表的资料,相关系数的计算公式为:其中fi为权数,即自变量每组的次数.在使用具有统计功能的电子计算机时,可以用一种简捷的方法计算相关系数,其公式为:使用这种计算方法时,当计算机在输入x、y数据之后,可以直接得出n、■、∑xi、∑yi、∑■、∑xiy1、γ等数值,不必再列计算表.
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与《当相关系数r=0时,表明?》相关的作业问题
由于在回归系数b的计算公式中,与相关指数的计算公式中,它们的分子相同回归系数为0
(X,Y)是正态分布的随机变量,且相关系数r=0;则X,Y一定独立. 再问: 一定独立,且不相关对吗? 再答: 一般来说,两个随机变量独立,则一定不相关,即r=0;但反之不真,即r=0未必有两个随机变量独立。但当(X,Y)是正态分布的随机变量,且相关系数r=0时;则X,Y一定独立,证明稍微有点麻烦,一般概率书上都有的。
=cov(X,Y)/[D(X)*D(Y)]^(1/2),代入D(X)=1,D(Y)=4 ,相关系数r=0.6得cov(X,Y)=E(XY)-E(X)E(Y)=1.2,代入E(X)=1,E(Y)=2,得E(XY)=3.2E(X^2)=E(X)+D(X)=2E(Y^2)=E(Y)+D(Y)=6所以E(Z)=E(4X^2+Y
距离趋于0时,库伦力趋于无穷说法错误,因为距离趋于0时不能视为点电荷
虽然不确定,但是似乎可以将一个函数“对称化”,如下.假如现在有个U是方程的解,那么考虑另一个函数V,对于任何一个到z轴距里为r的点,V在这个点的值是U在那个圆周上的平均,所谓“那个圆周”,是指和那个点有相同z值,并且距里z轴距里为r的所有点组成的那个圆周.这样V在每一圈上就都是常数了.似乎可以比较容易地验证如果U是方程
欧姆定律I=U/R 只能用于直流电,变压器只能用于交流电,线圈有电感,频率不同感抗不同.
相关系数 r=(n∑xy-∑x∑y)/〔根号(n∑x^2-(∑x)^2)*根号(n-1指完全负相关,就是变动完全相反.如果为0则指这两个数量完全不相关.好
第1问:a=0时,f(X)=-x Inx+x-1,所以f'(X)=-InX,所以在点P(e,f(e))处的切线斜率k=-Ine=-1,f(e)=-1所以切线过点(e,-1)所以切线方程为y+1=(x-e)(-1)为y=-x+e-1第二问:因为对任意X∈[1,∞),f(X)≥0恒成立,所以f'(X)=2ax-2a-Inx
cos与sin能相互表示,他这样说叙述方便.也有的书上说正弦统一用cos表示的.
你要搞清什么是路端电压?路端电压即为外电路的总电压,外电路的总电阻与电源内阻是串联关系,根据串联的分压原理,哪个电阻大分得的电压就大,外电路R接近0时,分得的电压当然就接近0.外电路的电阻越大分得电压就大.
不能库仑定理适用于真空中的点电荷产生的电场,当r=0时,电荷不能看成点电荷,库仑定律不在适用.
题目是不是可以表示为A 当r趋于0时 E趋向于无穷B 当r趋于无穷时 E趋向于0?
大二学的、忘得的一干二净了、
趋近于正无穷,E趋近于0,正确因为r趋近于0时,两个物体就不能视为质点无法使用这个公式 再问: 哦,知道了
B 为库仑定律的适用条件是电荷可以看作点电荷,当r→0时,电荷不能看作点电荷,故不能应用公式得出F→∞,A错误;点电荷是理想化模型,实际并不存在,B错误;摩擦起电是电荷的转移,C错误;物体带的电荷量必须是e的整数倍,D错误。
B(度量两个随机变量间关联程度的量.相关系数的取值范围为(-1,+1).当相关系数小于0时,称为负相关;大于0时,称为正相关;等于0时,称为零相关.)
概念:1、调和平均数:Hn=n/(1/a1+1/a2+...+1/an) 2、几何平均数:Gn=(a1a2...an)^(1/n) 3、算术平均数:An=(a1+a2+...+an)/n 4、平方平均数:Qn=√ [(a1^2+a2^2+...+an^2)/n] 这四种平均数满足Hn≤Gn≤An≤Qn a1、a2、…
这确实是书上就是这么定义的,相关系数是反映两变量之间线性相关程度的一种特征值,表现为一个常数.r的取值介于-1与1之间.当r=0时,X与Y的样本观测值之间没有线性关系.在大多数情况下,0
相关系数r是用来衡量两个变量之间线性相关关系的方法 当r>0时,表示两变量正相关,

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