已知X和Y是两个相关联的量（X和Y不等于0），并且5：X=Y：6，那么X与Y成什...

x和y是两个不同的矩阵 怎么计算它们的相关性
方法是真不少···不过两个矩阵好像是不能相关的 相关的是向量组。1、可以用定义，就是有没有不全为零的系数，使他们相加得0.2、其次线性方程组有非零解。3、还有就是这两所构成的矩阵的秩小于向量个数。4、n个n为向量可以直接计算行列式的直，得零就相关。还有两个不常用了···...

独立与相关的联系与区别是什么?
联合分布等于他们各自分布的乘积，独立的定义是 F(x,Y)=F(x)F(Y)，就称独立。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...

设X,Y为两个独立随机变量,且方差DX=3,DY=4,则D(X+Y)= ?
答案是：D(X+Y)=7 具体解题思路：由于X,Y为两个独立随机变量，且方差DX=3，DY=4，则D(X+Y)=DX+DY=3+4=7。相关应用的性质：若X，Y为相互独立的随机变量，有：D(X+Y)=DX+DY。

相关系数有什么意义?
问题七：相关系数为0，是什么含义 就是不相关，cov即协方差为0 问题八：相关系数的计算公式是什么 相关系数：考察两个事物（在数据里我们称之为变量）之间的相关程度。如果有两个变量：X、Y，最终计算出的相关系数的含义可以有如下理解：(1)、当相关系数为0时，X和Y两变量无关系。(2)、当X的...

独立随机变量和不相关随机变量的区别是什么?
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。

如何确定两个事件是相关的?
概率论中有一个判断两个随机变量X、Y相关程度的量，叫相关系数 Cov(X,Y) = E((X-E(X))(Y-E(Y)))\/ 根号(D(X)D(Y))

互不相容和互斥事件有什么区别和联系?
1.互不相容和对立事件的区别和联系。互不相容：一个发生,另一个必然不发生，它们在一个概率空间内。对立事件：其中必有一个发生的两个互斥事件。区别和联系：互不相容中两个事件可以发生一个也可以不发生，对立事件有且仅有一个事件发生。2.独立与不相关之间的联系与区别。独立事件：两个事情互不...

相关分析与回归分析的联系与区别是什么?详细点的,高手来
相关分析与回归分析是统计学中两个重要的工具，它们在研究变量间关系时各有侧重。主要的区别在于：首先，相关分析中x和y被视为平等的变量，用来衡量两者之间的密切程度，无论是研究x对y的影响，还是y对x的影响，都是双向进行的。而在回归分析中，y通常被看作因变量，它依赖于自变量x，x可以是随机的...

如果变量x和变量y之间的线性相关系数为0,说明这两个变量之间是
若X和Y不相关，，通常认为X和Y之间不存在线性关系，但并不能排除X和Y之间可能存在其他关系；若 ，则X和Y不相关。若X和Y独立，则必有 ，因而X和Y不相关；若X和Y不相关，则仅仅是不存在线性关系，可能存在其他关系，如 ，X和Y不独立。因此，“不相关”是一个比“独立”要弱的概念。

为什么说回归分析和相关分析是两个不同的概念
相关分析，是研究现两个随机变量之间是否存在某种依存关系，最典型的一种如求相关系数；回归分析，是研究一个随机变量Y对另一个（或一组）随机变量X的函数依赖关系。所以说相关分析中所讨论的变量的地位一样，分析侧重于随机变量之间的种种相关特征。而回归分析是有解释变量X和被解释变量Y之分的。