不独立变量之间方差的传播定律

还有一个公式D(kX)=k²D(X)所以D(X-Y)=D(X)+D(-Y)=D(X)+(-1)²D(Y)=D(X)+D(Y)

在统计学上上,由于变量含有误差,而使函数受其影响也含有误差,称之为误差传播.阐述这种关系的定律称为误差传播定律.　　误差传播定律：阐述观测值中误差与观测值函数中误差之间关系的定律.　　误差传播定律包括

Z=XY,f(z)=∫f(x,y)dx=∫f(x)f(y)dx=∫(1/x)f(x)f(z/x)dx=∫(1/x)f(z/x)dx---z/x=t---->=∫(z-->1)(1/t)dt=Ln(1/

我X,问问题都问到企鹅上来了?!腾讯欣慰了啊---

根据你给的条件,X和Y是一个以[u1,u2]^T为期望,[sigma1,r;r,sigma2]为协方差矩阵的二元正太分布.正态分布的任意线性变换是正态分布,特别的,如果x~N(u,SIGMA),其中x

解题思路：根据变量之间的关系解答解题过程：varSWOC={};SWOC.tip=false;try{SWOCX2.OpenFile("http://dayi.prcedu.com/include/r

光的传播定律与相对性原理是存在表面抵触的,但实质上丝毫没有抵触.相对论创立以前,在物理学中一直存在着一个隐含的假定,即时间的陈述具有绝对的意义,亦即时间的陈述与参考物体的运动状态无关.但是我们从新的时

用这三列建立一个新列,然后对这个新列的变量在分析里进行描述统计～

随机变量X,Y协方差cov(X,Y)=ρ*√D(X)√D(Y),其中ρ是X,Y的相关系数,D(X),D(Y)是X,Y的方差.或者还可以由定义式来求：cov(X,Y)=E[(X-EX)(Y-EY)]=E

光的独立传播原理light,principleofindependentlypropagatingof光波传播时遵守的基本原理.两列或两列以上的光波不管它们是否重叠,都各自按照单独存在时的方式独立传播

你把具体的数据拿出来看看,这些就是看经验.这样说,相关系数的计算公式你仔细看看,它计算的是线性相关性,跟独立性没有太大关系,如果是普通的经济类数据,0.26完全可以接受,因为经济波动比较大,也许还有其

两个变量都符合标准正态分布了.怎么个就方差不同呢?标准正态分布N（0,1）,期望E=0,方差D=1也就说,两个变量都符合标准正态分布了,就期望和方差都相同了.叫同分布.楼主的问题应该是,两个变量都符合

独立同分布是说随机变量之间相互独立,而且分布函数相同.既然分布函数相同,因此只要期望,方差是有限值,就必然是一样的.

a.f(X|Y=白人)=0.08/(0.67+0.08)=8/75f(X|Y=黑人)=0.03/(0.09+0.03)=1/4f(X|Y=西班牙人)=0.03/(0.10+0.03)=3/13白人的贫

两个,一个是绕轴的旋转,还有是沿着轴向再问：地球是严格的惯性参照系？再答：我个人认为，看你是想做多高精度的计算，计算精度要求越高，那么参照系就要越精密。如果你的计算超过地球系，那么就需要太阳系甚至更大

即一个量改变不会引起除因变量以外的其他量的改变再问：哦

意思就是n越大,这n个独立同分布的随机变量的平均值,就越接近它们所服从分布的数学期望.

晚上在两个发光的路灯之间,我们会看到自己的两个影子

求密度貌似要先求cdf：F,然后求导得到pdf：f……具体的没时间想了＝＝其实几何解法是最简单最好的……cdf就是CumulativeDistributionFunction(抱歉中文叫啥我不知道==

解题思路：利用三角形的面积公式求解。解题过程：varSWOC={};SWOC.tip=false;try{SWOCX2.OpenFile("http://dayi.prcedu.com/include