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判断x和y是否相关
pearson
相关
系数r的值如何
判断
正负的?
答:
SPSS中pearson(皮尔逊
相关
系数)r值和P值,两个值都要看,r值表示在样本中变量间的相关系数,表示相关性的大小;p值是检验值,是检验两变量在样本来自的总体中
是否
存在和样本一样的相关性。相关系数r的绝对值 皮尔逊相关系数的变化范围为-1到1。 系数的值为1意味着
X和Y
可以很好的由直线方程来描述...
如何
判断X和Y是否
独立?
答:
,
XY
不是相互独立。(3)EX=∑xipi=0.5,EY=∑yipi=0.9,DX=EX²-(EX)²=0.25,DY=EY²-(EY)²=0.69 (4)EXY=0.1+2×0.1=0.3,cov(X,Y)=EXY-EXEY=0.3-0.9×0.5=-0.15,ρXY=cov(X,Y)/√(DX)√(DY)=-0.15/(0.5×0.83)≈-0.361158 ...
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系数和回归系数的联系和区别
答:
一、
相关
系数和回归系数的区别 1、含义不同 相关系数:是研究变量之间线性相关程度的量。回归系数:在回归方程中表示自变量
x
对因变量
y
影响大小的参数。2、应用不同 相关系数:说明两变量间的相关关系。回归系数:说明两变量间依存变化的数量关系。3、单位不同 相关系数:一般用字母r表示 ,r没有单位...
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分析
与
回归分析的联系与区别是什么?详细点的,高手来
答:
而回归分析则需要依靠相关分析来表现变量之间数量变化的相关程度。2、只有当变量之间存在高度相关时,进行回归分析寻求其相关的具体形式才有意义。如果在没有对变量之间
是否相关
以及相关方向和程度做出正确
判断
之前,就进行回归分析,很容易造成“虚假回归”。
概率论中,怎样
判断X与Y是否
独立?
答:
简单分析一下即可,详情如图所示 例题
概率论中,怎样
判断X与Y是否
独立
答:
二维随机变量(
X
,
Y
)独立的定义式为:F(
x
,
y
)=F(x)*F(y)这里F(x,y)为(X,Y)的联合分布函数,F(x)为一维随机变量X的分布函数,F(y )为一维随机变量Y的分布函数。二维连续型随机变量X,Y独立的充分必要条件为 :f(x,y)=f(x)*f(y ),这里f(x,y)为(X,Y)...
对变量
X和Y
同时进行线性
相关
分析和线性回归分析,其结果一定是()_百度...
答:
对变量
X和Y
同时进行线性
相关
分析和线性回归分析,其结果一定是()A.r〉0,b〈0 B.r〈0,b〈0 C.r=b D.b与r的符号无关 正确答案:B
根据下表,
判断x和y是否
成比例,成什么比例?
答:
观察可知:
y
=0.7x。成正比关系,也就是说,
x
增大,y成倍增加。
二重积分关于
x和y
的关系式,如何
判断
其对称性?
答:
如若将y替换为-y,表达式不变,则关于x轴对称;表达式变为相反数,则关于x轴反对称;如若将x替换为-x,表达式不变,则关于y轴对称;表达式变为相反数,则关于y轴反对称;如若将
x和y
互换,表达式不变,则关于y=x对称;表达式变为相反数,则关于y=x反对称。对称的情况对于被积函数和积分域都有效...
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系数是什么?
答:
5、
判定
系数r2是用于一元线性回归模型的显著性检验的指标。一元线性回归分析预测法,是根据自变量x和因变量Y的
相关
关系,建立
x与Y
的线性回归方程进行预测的方法。在spss线性回归中,t、R、R平方、F分别代表什么,它们取值范围是多少表示...1、R方值是评价的主要指标,F值,t值是两个检验,一般要小于0....
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