1樓:匿名使用者
簡單來說
天文統計方法中是用兩點相關函式描述
金融學**組合風險大小描述用相關係數
2樓:匿名使用者
相關函式是一個函式,函式包含的內容多了;相關係數,就是一個小數
相關係數和互相關係數有什麼不同
3樓:匿名使用者
我也正在查,相關係數一般指的是數理統計與概率論中的相關係數公式,一般只用做線性相關。互相關函式一般是訊號處理中用的,表示兩個訊號在不同時間段的相關性。互相關係數是用互相關函式比上兩個函式的均方差的乘積(貌似略有不同)得出來的一個不大於1的數,多用在訊號 這種複雜的處理上。
相關係數與函式關係的區別和聯絡
4樓:許華斌
常bai,兩個變數之間若存在
著一一對應關du系,則稱zhi兩者存在著函式dao關係,相關函式回
又分為自相關函式和互相答關函式.當兩個隨機變數之間具有某種關係時,隨著某一個變數數值的確定,另一變數卻可能取許多不同的值,但取值有一定的概率統計規律,這時稱兩個隨機變數存在相關關係,對於變數x和y之間的相關程度通常用相關係數ρ來表示.
相關係數和協方差所表示的意義有什麼區別
5樓:粒粒果仁兒
相關關係是一種非確定性的關係,相關係數是研究變數之間 線性相關程度 的量。由於研究物件的不同,分為簡單相關係數,復相關係數,典型相關係數。
協方差用於在概率論和統計學中衡量兩個變數的 總體誤差。
6樓:隨風
相關係數是用來衡量兩個變數的相關程度,比如,隨著x的變大,y也隨之變大,並且接近某種函式關係,說明相關性好
而協方差是衡量兩個變數之間的總體誤差的
協方差在描述x和y在同一物理量綱之下有一定的作用,但同樣的兩個量採用不同的量綱使它們的協方差在數值上表現出很大的差異。為此引入如下概念:
定義稱為隨機變數x和y的相關係數。
定義若ρxy=0,則稱x與y不相關。
即ρxy=0的充分必要條件是cov(x,y)=0,亦即不相關和協方差為零是等價的。
7樓:匿名使用者
如何通俗地理解協方差與相關係數
馬同學高等數學
相關係數和協方差所表示的意義有什麼區別
8樓:匿名使用者
二者表示變數間的共變程
度,協方差是變數x的離均差乘以y的離均差再求平均得到的統計量,雖然它可以表示x和y的共變程度,但x和y的單位可能不同,這樣直接將二者的離均差相乘得到的結果可能偏差很大,因此有必要統一單位,即消去x和y的單位,做法就是給協方差再分別處以x、y各自的標準差,這樣得到的統計量就是相關係數
由於相關係數是協方差除以兩變數標準差得到的,因此相關係數是一個標準化的變數,而協方差是未標準化變數。
9樓:寂寞的美夜
相關係數是用來衡量兩個變數的相關程度,比如,隨著x的變大,y也隨之變大,並且接近某種函式關係,說明相關性好
而協方差是衡量兩個變數之間的總體誤差的
協方差在描述x和y在同一物理量綱之下有一定的作用,但同樣的兩個量採用不同的量綱使它們的協方差在數值上表現出很大的差異。為此引入如下概念:
定義稱為隨機變數x和y的相關係數。
定義若ρxy=0,則稱x與y不相關。
即ρxy=0的充分必要條件是cov(x,y)=0,亦即不相關和協方差為零是等價的。
相關係數有什麼意義,為什麼說不能體現相關的程度
10樓:匿名使用者
相關關係是一複種非確定
制性的關係,相關係數是研究變數之間線性相關程度的量。有一個明顯的缺點,即它接近於1的程度與資料組數n相關。因為,當n較小時,相關係數的波動較大,對有些樣本相關係數的絕對值易接近於1;當n較大時,相關係數的絕對值容易偏小。
特別是當n=2時,相關係數的絕對值總為1。因此在樣本容量n較小時,我們僅憑相關係數較大就判定變數x與y之間有密切的線性關係是不妥當的。
積差相關係數的應用舉例，簡述積差相關係數和等級相關係數間的區別
積差相關用於正態等距或等比資料，對資料的要求比較高，結果比較精確 無法確定資料是否服從正態或資料是等級資料時，使用等級相關，應用範圍更廣，但結果精確性相對較低。簡述積差相關的內涵及適用條件 積差相關是利抄用離差乘積的襲關係來說明事物的關係，是將原始分數轉換為離差乘積，再轉換為標準積差後所求的標準積差...
相關係數能不能大於，相關係數能不能大於1？
相關係數不能大bai於1。相關係du數用於度量兩個變數zhix和y之間 dao的相關 線回性相關 其值介於 1與1之間。它是由卡爾 答皮爾遜從弗朗西斯 高爾頓在19世紀80年代提出的一個相似卻又稍有不同的想法演變而來的。這個相關係數也稱作 皮爾遜積矩相關係數 總體和樣本皮爾遜係數的絕對值小於或等於1...
eviews裡的相關係數和決定係數的分別是什麼
決定係數就是r 2，指的是模型的說明度，是1 sse sst,用來表示模型對全體資料的解釋程度。無論在單迴歸還是多回歸裡面都奏效.非調整過的r 2都是 0到1之間，而調整過的r 2可以是負數。相關係數，correlation coefficient，是2個資料的線性關係範圍是 1到1之間，這個是用強...