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两个变量相互独立怎么判断
如何判断两个变量
是否
相互独立
?
答:
如果可以,则x和y是相互独立的。
2、计算它们的协方差,并检查协方差是否等于0。如果协方差为0,则x和y是不相关的,但不一定是相互独立的
。如果协方差不为0,则x和y不是相互独立的。3、
可以使用条件概率
来判断两个随机变量是否相互独立。如果P(x|y)=P(x),则x和y是相互独立的。这意味着y...
什么样的
两个
随机
变量相互独立
?
答:
1、独立性:两个随机变量是相互独立的,即它们的联合概率分布等于各自的边缘概率分布的乘积
。这表示两个变量的取值之间没有相互影响,彼此独立运行。2、
期望相等
:两个随机变量的数学期望值相等,表示它们的平均值相等。期望值是对随机变量取值的加权平均,当两个变量的期望相等时,它们在平均水平上具有相似...
怎么判断两个
随机
变量
的
相互
关系?
答:
随机变量的独立性判断方法为:通过联合分布函数和边缘分布函数,或者联合概率密度和边缘概率密度来进行判断
。两个随机变量的独立性只能通过联合分布函数和边缘分布函数,或者联合概率密度和边缘概率密度来进行判断。随机变量X, Y相互独立可以推出E(XY)=E(X)E(Y) ,也就是可以推导出两者不线性相关,但不...
如何判断两变量
间是否
独立
?
答:
独立性检验是统计学的一种检验方式
,与适合性检验同属于X2检验,即卡方检验(英文名:chi square test),它是根据次数资料判断两类因子彼此相关或相互独立的假设检验。由联表中的数据算出随机变量K^2的值(即K的平方),K^2的值越大,说明“X与Y有关系”成立的可能性越大。
随机
变量
不相关与
相互独立
有什么区别
答:
1、描述对象不同
独立描述的对象是事件,涉及的是A,B是两事件;不相关描述的对象是随机变量,涉及的是随机变量 X 和 Y
。2、判断条件不同 独立的判断条件是概率,如果满足等式 p(AB)=P(A)P(B),则事件相互独立;不相关的判断条件是相关系数,如果随机变量 X 和 Y 的相关系数为0,则X和Y ...
请教概率中
如何判断
两随机
变量
X,Y是否
相互独立
,是否不相关
答:
不相关的等价条件:协方差为0/相关系数为0/期望之积等于积之期望。
相互独立
只是不相关的充分不必要条件。f(x,y)=f(x)f(y)—X,Y独立 E(XY)=E(X)E(Y)—X,Y不相关 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...
怎样
求
两个变量
之间的关系是
相互独立
的?
答:
如果X、Y独立,则:E(XY)=E(X)*E(Y) 如果不独立,可以用定义计算:先求出X、Y的联合概率密度,再用定义。若
两个
随机
变量
X和Y
相互独立
,则E[(X-E(X))(Y-E(Y))]=0,因而若上述数学期望不为零,则X和Y必不是相互独立的,亦即它们之间存在着一定的关系。
如何判断两个
随机
变量
x, y
相互独立
?
答:
随机
变量相互独立
可以推出线性不相关,而线性不相关不能推出随机变量相互独立,所以随机变量线性不相关是相互独立的必要不充分条件。如果表示试验结果的变量x,其可能取值为某范围内的任何数值,且x在其取值范围内的任一区间中取值时,其概率是确定的,则称x为连续型随机变量整理。引入随机变量的概念后,对...
如何判断两个
随机
变量
X和Y是否
独立
?
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)]...
怎么判断两个变量
是否
相互独立
?
答:
fX(x)和fY(y)分别代表X和Y的边缘分布。同样地,因为是概率分布函数,所以必须有:∫x∫y fX,Y(x,y) dy dx=1
独立变量
若对于任意x和y而言,有离散随机变量 :P(X=x and Y=y)=P(X=x) ·P(Y=y)或者有连续随机变量:pX,Y(x,y)=pX(x)·pY(y)则X和Y是独立的。
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