网站首页欣赏,建网站wordpress,网站的弹窗是怎么做的,免费图文制作app-什么是协方差#xff1f;
就是衡量两个随机变量#xff08;X,YX,YX,Y#xff09;之间相关性的量#xff0c;取多个两个量的样本#xff0c;通过判断他们大小变化关系#xff0c;判断这两个量是正相关还是负相关或无相关。 记做#xff1a;Cov(X,Y)E[(X−E(X))(Y−E(Y)…-什么是协方差
就是衡量两个随机变量X,YX,YX,Y之间相关性的量取多个两个量的样本通过判断他们大小变化关系判断这两个量是正相关还是负相关或无相关。 记做Cov(X,Y)E[(X−E(X))(Y−E(Y))]Cov(X,Y) E[(X-E(X))(Y-E(Y))]Cov(X,Y)E[(X−E(X))(Y−E(Y))]之所以要用期望去衡量协方差是由于如果用枚举样本点的方式去衡量相关性的话计算较为复杂。但期望却可以巧妙地描述出整体的中心所在那么通过对期望的计算我们就能判断出整体是正相关还是负相关。
-什么是相关系数
相关系数就是衡量两个变量的相关程度的量不光我们知道相关了还要判断出有多相关。 记做ρX,YCov(X,Y)σxσy\rho_{X,Y} \frac{Cov(X,Y)}{\sigma_{x}\sigma{y}}ρX,YσxσyCov(X,Y)
什么是中心极限定理 此定理就是说我们可以无视随机变量的具体分布从样本中随即抽样多组每组多个样本将每组样本平均值计算出来会发现均值符合正态分布虽然均值会根据分布特点集中于某个区间但样本总体看来还是符合一种正态分布。
这个定理解释了在面对一个数量庞大分布未知的分布时我们不需要掌握此分布的全部参数也可以正确估计这个分布的统计参数。
样本均值和数学期望的区别 前者是统计量后者是随机变量的加权取平均。
方差的三种表示形式 1 σ2E[(X−μ)2]\sigma^2E[(X-\mu)^2]σ2E[(X−μ)2] 用于具体分布已知的情况。
2S21n∑i1n(Xi−μ)2S^2\frac{1}{n}\sum_{i1}^{n}(X_i-\mu)^2S2n1∑i1n(Xi−μ)2 用于具体分布不明但知道期望和样本的情况。
3S21n−1∑i1n(Xi−X‾)2S^2\frac{1}{n-1}\sum_{i1}^{n}(X_i-\overline{X})^2S2n−11∑i1n(Xi−X)2 用于只明确样本均值的情况。
