概率论当中相关系数/函数,到底表明了什么性质?是表明了两个序列的相似性呢?例如我有两个序列s1={1,0,1,0,1,0}s2={0,1,0,1,0,1}那么s1,s2求相关系数就是0,但是他们除了错了一位以外非常相似,那么
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/06/29 01:37:00
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概率论当中相关系数/函数,到底表明了什么性质?是表明了两个序列的相似性呢?例如我有两个序列s1={1,0,1,0,1,0}s2={0,1,0,1,0,1}那么s1,s2求相关系数就是0,但是他们除了错了一位以外非常相似,那么
概率论当中相关系数/函数,到底表明了什么性质?
是表明了两个序列的相似性呢?
例如我有两个序列
s1={1,0,1,0,1,0}
s2={0,1,0,1,0,1}
那么s1,s2求相关系数就是0,但是他们除了错了一位以外非常相似,那么他们的相关函数求出来也是一个梯形波浪形的东西.
我的问题是,这个相关的概念,到底是为了表达什么样子的思想?
概率论当中相关系数/函数,到底表明了什么性质?是表明了两个序列的相似性呢?例如我有两个序列s1={1,0,1,0,1,0}s2={0,1,0,1,0,1}那么s1,s2求相关系数就是0,但是他们除了错了一位以外非常相似,那么
你肯定你要问概率论的问题么?
概率论的相关函数,不但我,连百度大叔也不晓得是什么哦.
概率论的相关系数是用于求解函数的方差的时候用的,比如说
已知函数 Z=X+Y
那么Z的方差是X的方差与 Y的方差之和,还有一个和相关系数有关的期望项
如果说线性代数中两个向量是否相关,那么是可以使用行阶梯形来判断的.但LZ对线代的基本概念还很模糊,最好要多翻一下书.
1.只有矩阵才存在是否相似的问题; 向量是没有相似的问题的,只有是否相关的问题.
2.行阶梯形之所以可以判断向量组是否相似,不是因为行阶梯形这种算法,而是因为行阶梯形体现了秩的概念.
下面是概念图
向量相关 -〉k1*s1 + k2*s2 = 0有非零解 -〉[s1,s2]的秩小于2 -〉行阶梯形的第二行为0
向量无关 -〉k1*s1 + k2*s2 = 0没有非零解 -〉[s1,s2]的秩等于2 -〉行阶梯形的第二行不为0,且可以化成阶梯形.
建议LZ到baidu图片里搜一下线代的概念树,感觉你把矩阵和向量弄混了.另外,很多高人(李永乐,王式安...)都说"秩"是线代的核心,LZ一定要好好领会"秩",不要被相似对角化,行阶化,正定化这些表面功夫迷惑.
从"秩"上领会:相关 问的是向量组的 秩 是否等于向量个数
相似 问的是矩阵的特征值是否相等
合同 问的是矩阵的正负特征值数目是否相等.
至于那些矩阵操作都是很模式化的事情.