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不相关和相互独立区别
不相关和独立
的
区别
答:
1、概念不同:不相关是指两个事件之间没有明显的相关性或关系
,即两者之间没有明显的依赖或因果关系;独立是指两个事件之间没有相互影响或相互依赖,即一个事件的发生与另一个事件的发生无关。2、
数学表达不同
:不相关通常用相关系数来表示,相关系数是描述两个变量之间线性关系的强度和方向的统计量,...
随机变量
不相关与相互独立
有什么
区别
?
答:
不相关则意思说没有线性关系。独立一定能得到不相关。但不相关的随机变量不一定独立
,比如随机变量X , X^2 没有线性关系,不相关,但显然不独立。
不相关与独立
有什么
区别
?
答:
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)服从二维正态分布时,
独立和不相关
有什么
区别
吗
答:
独立和不相关的关系:
1、独立一定不相关,不相关不一定独立。不相关是指不线性相关,而独立是指两个随机变量一点关系都没有
。2、对于均值为零的高斯随机变量,独立和不相关是等价的。不相关仅要求变量之间没有线性关系,因而
独立的要求更高
。在线性代数里,矢量空间的一组元素中,若没有矢量可用有限个...
不相关与独立
怎么
区别
?
答:
不相关即相关性系数或者说协方差Cov(X,Y)=E(XY)-EX*EY=0 独立就是两个随机变量相互独立
,等价于f(x,y)=g(x)h(y),即联合密度函数等于两个边缘密度的乘积。
独立是不相关的充分不必要条件
,即独立可以推出不相关,反之不行。Proof:如果已知f(x,y)=g(x)h(y),独立=>相关 证毕 下面我们...
概率论中
不相关和相互独立
有什么
区别
答:
独立和不相关
从字面上看都有“两个东西没关系”的意思。但两者是有
区别
的。结论:(1)X与Y独立,则X与Y一定不相关 (2)X与Y不相关,则X与Y不一定独立 证明:(1)由于X与Y独立,所以f(xy)=f(x)f(y),(f为概率密度函数)于是:E(XY)=∫∫f(xy)dxdy =∫∫[f(x)*f(y)]dxdy =...
概率论里,
相互独立
、互不相容、
不相关
有什么
区别
和联系?
答:
A,B
相互独立
是指 P(A∩B)=P(A)*P(B),X,Y相互独立是指任何由X定义出的事件A都和任何 Y定义出来的事件B相互独立。A,B互不相容是指 P(A∩B)=0 X,Y互
不相关
是指 X,Y 不线性相关(协方差Cov(X,Y)是零),但不一定是独立的 独立必定不相关,但不相关的不一定独立。比如只在圆x^2+y...
独立和不相关
有什么
区别
?
答:
不相关
就是两者没有线性关系,但是不排除其它关系存在,
独立
就是互不相干没有关联。对于均值为零的高斯随机变量,“独立”和“不相关”等价的。假设X为一个随机过程,则在t1和t2时刻的随机变量的相关定义如下(两个随机过程一样):(1)定义Kx(t1,t2)=E{[X(t1)-Mx(t1)][X(t2)-Mx(t2)]...
不相关与独立
怎么
区别
?
答:
不相关意味着X和Y的相关性系数或协方差Cov(X,Y)等于0,即E(XY) - EX * EY = 0。独立意味着两个随机变量完全相互独立,数学上表达为f(x,y) = g(x) * h(y),即联合密度函数等于两个边缘密度函数的乘积。
独立是不相关的充分不必要条件
。这意味着如果变量独立,它们一定不相关;但是,如果...
独立
随机变量和
不相关
随机变量的
区别
是什么?
答:
语义上来讲,独立是指变量之间完全没有关系,但是不相关则仅要求变量之间没有线性关系,
因而独立的要求更高
,独立的变量一定是不相关的,但是不相关的不一定是独立的,即
独立是不相关的充分不必要条件
。举例说明:X,Y均匀分布在单位圆上,因为是圆是对称的,画一条线性回归的线,线的斜率可以为任意值...
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