请教关于概率的问题
概率论中指出如果两个随机变量相互独立,那么有变量乘积的期望等于期望的乘积,并有若X,Y是两个独立的随即变量则E(X-EX)(Y-EY)=0...(1)等式的左段反映了两个随即变量独立的程度的一种特例(完全独立),换句话说就是互相依赖的程度.由此引入协方差的概念COV,正反映了两个随即变量相互依赖的程度,那么我的问题是在特殊的情况下COV(X,Y)=0得出X,Y相互独立,在一般的情况下COV如何反映了变量相互依赖的程度,程度这个量是如何用COV来刻画的?
还有正态分布公式是如何推导的?
谢谢! 顶一下! 这个是通过相关系数来评价的,相关系数是两变量间的相互依赖关系的量度,相关系数是变量的协方差除以它们标准差之积。
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。
还有正态分布公式是如何推导的?
这是个很高深的问题,我也想知道,还请高手告知! 原帖由 gghhjj 于 2006-10-20 08:20 发表
这个是通过相关系数来评价的,相关系数是两变量间的相互依赖关系的量度,相关系数是变量的协方差除以它们标准差之积。
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 ...
兄弟好象没明白我的意思.问的是如何说明这个定义在一般意义下(从数学角度)分析其现实意义---相关程度
SORRY!
[ 本帖最后由 xiaozhe_hi 于 2006-10-21 12:27 编辑 ] 谢谢! 相关系数只是一个比率,不是等单位量度,无什么单位名称,也不是相关的百分数,一般取小数点后两位来表示。
相关系数的正负号只表示相关的方向,绝对值表示相关的程度。因为不是等单位的度量,因而不能说相关系数0.7是0.35两倍,只能说相关系数为0.7的二列变量相关程度比相关系数为0.35的二列变量相关程度更为密切和更高。也不能说相关系数从0.70到0.80与相关系数从0.30到0.40增加的程度一样大。
??对于相关系数的大小所表示的意义目前在统计学界尚不一致,但通常按下是这样认为的:
相关系数 相关程度
0.00-±0.30 微相关
±0.30-±0.50实相关
±0.50-±0.80显著相关
±0.80-±1.00高度相关 至于正态分布公式的推导我想搂主问的应该是正态分布转化为标准正态分布的公式
可以参考人民教育出版社出版的《概率论》虽然不是很详细不过基本思路还是比较清晰的 原帖由 gghhjj 于 2006-10-22 04:14 发表
至于正态分布公式的推导我想搂主问的应该是正态分布转化为标准正态分布的公式
可以参考人民教育出版社出版的《概率论》虽然不是很详细不过基本思路还是比较清晰的
不是啊 兄弟这个问题我不会问的
我的意思怎么由几个很简单的概率方面的假定就推得这么复杂的数学公式?
[ 本帖最后由 xiaozhe_hi 于 2006-10-22 12:41 编辑 ] 原帖由 xiaozhe_hi 于 2006-10-22 12:40 发表
不是啊 兄弟这个问题我不会问的
我的意思怎么由几个很简单的概率方面的假定就推得这么复杂的数学公式?
可以参看爱因斯坦关于分子随机运动的那篇论文,高斯分布的公式是物理上推出来的。
回复 #10 supervb 的帖子
谢谢! 原帖由 supervb 于 2006-10-22 14:00 发表可以参看爱因斯坦关于分子随机运动的那篇论文,高斯分布的公式是物理上推出来的。
在哪里可以下到这篇爱因斯坦的论文呢 是1905的那经典的几篇之一吧?
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