变量之间的关系是线性关系，独立是什么意思？
语义上来讲，独立是指变量之间完全没有关系，但是不相关则仅要求变量之间没有线性关系，因而独立的要求更高，独立的变量一定是不相关的，但是不相关的不一定是独立的，即独立是不相关的充分不必要条件。
举例说明：X,Y均匀分布在单位圆上，因为是圆是对称的，画一条线性回归的线，线的斜率可以为任意值且均匀分布。所以X和Y是不相关的，但是X，Y不是独立的，因为X、Y的取值对彼此有决定性影响。
扩展资料：
随机变量的类型：
1、离散型
离散型随机变量即在一定区间内变量取值为有限个或可数个。例如某地区某年人口的出生数、死亡数，某药治疗某病病人的有效数、无效数等。离散型随机变量通常依据概率质量函数分类，主要分为：伯努利随机变量、二项随机变量、几何随机变量和泊松随机变量。
2、连续型
连续型随机变量即在一定区间内变量取值有无限个，或数值无法一一列举出来。例如某地区男性健康成人的身长值、体重值，一批传染性肝炎患者的血清转氨酶测定值等。有几个重要的连续随机变量常常出现在概率论中，如：均匀随机变量、指数随机变量、伽马随机变量和正态随机变量。
参考资料来源：百度百科-独立随机变量
参考资料来源：百度百科-不相关随机变量
正比关系怎么表示?
正比关系还可以用来描述一些物理现象，如电阻和长度成正比关系。这意味着当长度增加时，电阻也会按照比例增加。同样地，当长度减少时，电阻也会按照比例减少。正比关系只适用于两个量之间存在线性关系的情况。如果两个量之间的关系不是线性的，那么它们就不是正比关系。例如，当一个量增加到一定程度时，另...
数学建模之连续模型与离散模型有什么区别
线性和非线性模型 线性模型中各量之间的关系是线性的，可以应用叠加原理，即几个不同的输入量同时作用于系统的响应，等于几个输入量单独作用的响应之和。线性模型简单，应用广泛。非线性模型中各量之间的关系不是线性的，不满足叠加原理。在允许的情况下，非线性模型往往可以线性化为线性模型，方法是把...
如何理解变量的相关性和正相关性
（2）不完全相关：两个现象之间的关系介于完全相关和不相关之间。（3）不相关：两个现象彼此互不影响,其数量变化各自独立 2.按相关的方向分类：（1）正相关：两个现象的变化方向相同 （2）负相关：两个现象的变化方向相反3.按相关的形式分类 （1）线性相关：两种相关现象之间的关系大致呈现为线性关系...
向量之间有哪些相互关系?
向量之间的相互关系主要包括平行（共线）、垂直、线性相关与线性无关等。平行（共线）：如果两个非零向量的方向相同或相反，则称这两个向量是平行的或共线的。形式上，若向量a和向量b满足a = kb（k为非零实数），则称向量a和向量b平行。特别地，当k=1时，我们说向量a和向量b相等；当k=-1时...
相关关系的主要特征有哪些
3、医学研究：在医学研究中，相关关系被用来研究疾病与各种因素之间的关系。例如，研究人员可以通过分析吸烟、饮食习惯、遗传等因素与肺癌之间的关系，来了解肺癌的发病机制和预防措施。4、预测和决策：相关关系可以用来预测未来的趋势和做出决策。例如，在金融领域，通过分析股票价格和交易量之间的相关关系，...
线性代数,为什么矩阵线性无关,可推出矩阵可逆?
n阶矩阵（方正）的行向量或列向量线性无关，则秩等于n，所以矩阵的行列式不等于0，矩阵可逆。计算过程：n×n的实对称矩阵A如果满足对所有非零向量 ，对应的二次型 若 ，就称A为正定矩阵。若 则A是一个负定矩阵，若 ，则n阶矩阵（方正）的行向量或列向量线性无关，则秩等于n，所以矩阵的行列式...
为什么四个三维向量构成的向量组一定线性相关?
然而，由于我们有四个向量，所以这个矩阵的秩至少为3。因此，这个矩阵的秩等于它的列数，即3。这意味着这个矩阵的零空间(即线性无关向量的集合)只包含一个向量。换句话说，这四个向量之间存在一种关系，使得它们可以表示为其他三个向量的线性组合。综上所述，四个三维向量构成的向量组一定线性相关。
自变量与因变量需要存在一定的线性关系才能使自变量系数显著?
那么即使它们之间没有直接的线性关系，回归分析也可以得到显著的自变量系数。此外，如果自变量之间存在多重共线性，即使它们与因变量之间存在显著的线性关系，回归分析也可能无法得到显著的自变量系数。因此，自变量与因变量之间是否存在线性关系并不是决定自变量系数是否显著的唯一因素。
线性度是指传感器的___与___之间是否保持理想线性特性的一种度量...
5、线性误差：实测曲线与理想直线之间的偏差。精度：由传感器的基本误差极限和影响量（如温度变化、湿度变化、电源波动、频率改变等）引起的改变量极限确定。线性度：线性度概念：测试系统的输出与输入系统能否像理想系统那样保持正常值比例关系（线性关系）的一种度量。线性范围：传感器在线性工作时的可测量...
一般线性模型有什么?
线性模型是一种用于描述自变量与因变量之间线性关系的模型。在统计学和机器学习中，线性模型是一类重要的模型，它们具有简单、易于理解和计算的优点。线性模型的基本假设是输入变量（自变量）和输出变量（因变量）之间的关系可以通过一条直线（或者在高维空间中是一个超平面）来近似。一般线性模型（General ...
狂福瑞朋： 独立就是没有如何关系,当然不相关. 相关指的是线性关系,不相关即是没有线性关系,但是不排除有其他关系所以不一定独立.如果你学过统计的相关知识,里面有个线性回归,这里面的相关系数跟概率论里面的Corr的意思是一样的(Corr=Cov(x,y)/(X标准差 * Y标准差)),上面也说了,这是反应两变量之间的线性关系强弱
交口县13179709865： 随机变量的独立性与不相关的区别? - ？
狂福瑞朋： 相关性是指两个随机变量之间的线性关系,不相关只是说明它们之间不具有线性关系,但是可以有别的关系,所以不一定相互独立. 如果两个随机变量独立,就是说它们之间没有任何关系,自然也不会有线性关系,所以它们不相关.反过来说如果两个随机变量相关,也就是说它们之间有线性关系,自然不独立.
交口县13179709865： 两随机变量独立与两随机变量不相关有什么不一样吗? - ？
狂福瑞朋： 两个随机变量独立是说两个变量之间没有任何关系, 两随机变量不相关是说两个变量之间没有线性关系,它强调的是线性度. 不相关只是就线性关系来说的,而独立是就一般关系而言的. 独立一定不相关,不相关不一定独立.
交口县13179709865： 随机变量线性相关和相互独立的关系 - ？
狂福瑞朋：[答案] 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
交口县13179709865： 概率论中不相关和相互独立有什么区别 - ？
狂福瑞朋： 不相关是指不线性相关,而独立是指两个随机变量一点关系都没有,也就是说独立一定不相关,而不相关不一定独立.
交口县13179709865： 随机变量不相关与相互独立有什么区别? - ？
狂福瑞朋： X,Y 独立的定义是P(X<x,Y<y)=P(X<x)P(Y<y).相关的意思是说两随机变量有线性关系,即Y=aX+b 不相关则意思说没有线性关系.独立一定能得到不相关.但不相关的随机变量不一定独立,比如随机变量X , X^2 没有线性关系,不相关,但显然不独立.
交口县13179709865： 在同一个问题中变量之间有什么关系? - ？
狂福瑞朋： 据我所知,变量之间的相关关系有线性相关和非线性相关,线性相关就是变量间呈一次函数关系;而非线性相关就是不呈一次函数的其他函数关系,如二次函数.而线性相关的变量(两个)会有一条关于他们的回归直线与对应的回归直线方程.通过这条回归直线,我们可以预测当一个变量取定一个值时,另一个变量的取值情况.这两个变量,一般x为解释变量,y为预测变量,但是没有规定,两者可以互换
交口县13179709865： 独立性检验,适用于检查 变量之间的关系( ) A.线性 B.非线性 C.解释与预报 D.分 - ？
狂福瑞朋： D试题分析:根据实际问题中情况,那么独立性检验,适用于检查分类变量之间的关系,而不是线性变量和解释与预报变量之间的关系故选D.点评:考查了独立性检验的思想的运用,属于基础题.
交口县13179709865： 独立性检验,适用于检查()变量之间的关系.A.线性B.非线性C.解释与预报D.分 - ？
狂福瑞朋： 在统计学中,独立性检验就是检验两个分类变量是否有关系的一种统计方法,所以独立性检验,适用于检验分类变量之间的关系. 故选:D.
交口县13179709865： 两者存在线性关系是什么意思?通俗点的解释 - ？
狂福瑞朋： 两个变量之间存在一次函数关系,就称它们之间存在线性关系. 从数字来说,如果一个变量时1,2,3,4,5... ...,另一变量时,2.4.6.8.10... ...,这两组变量之间就是线性关系; 从方程来说如果当nX+m=Y,(n为常数(n不等于0),m为任意数字)变量X与变量Y存在线性关系; 从图像来说如果把这两个变量分别作为点的横坐标与纵坐标,其图象是平面上的一条直线,则这两个变量之间的关系就是线性关系.
