两变量不独立,两者的皮尔森系数必然不等于0

利用协方差的公式啊COV(X,Y)=E[(X-E(X))(Y-E(Y))]=EXY-EX*EY那么EXY=COV(X,Y)+EX*EYEX,EY,COV(X,Y)都已知,就可以算出来了再问：�����

这种情况很复杂的.一般只有相互独立时才能求出来.否则,就不止一种结果

我X,问问题都问到企鹅上来了?!腾讯欣慰了啊---

（1）他们所生的子女中,基因型有__9__种,表现型有_5__种.（如题目给出的信息）(2)Aa×Aa→AA2Aaaa;Bb×Bb→BB2Bbbb,不同对基因自由组合,与亲代表现型相同的个体是：二显二

好问题!是否能这样看：1麦克斯韦方程组中与电动势有关的那个方程的物理意义是说：电动势是由于磁通量的变化所产生的,而磁通量的改变可以是由于磁场本身改变,也可以由于回路所包围的面积改变,或者二者兼而有之.

symsxabcdehf=a*x^2+b*x+cx=solve('h=d*x+e','x')f=eval(f)hh=collect(expand(f),h)从hh中就可以看出它的系数了

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

楼上纯属胡说八道,那我问你两种完全不会发生反应的液体混合到一起呢?也“生成另一种物质”?真搞笑.两种粘度系数不同的液体由于他们的分子结构不同,混合到一起不同分子间隙更小了,举一个形象的例子,就像你把水

不相容事件不是独立事件,独立事件是相容事件的一种特殊情况.不相容指A发生,必然B不能发生,反之也是独立指A发生否,对B发生的可能没有影响,反之也是从这个来看,不相容事情A发生已经对B产生了影响（必然不

韦达定理:ax2+bx+c=0,两根之和等于-b/a,两根之积等于c/a.再问：是二次项系数不为1时！！！！再答：a就是二次项系数啊,只要a不等于0,都成立的

这样,自由变量任取一组数,可由Crammer法则唯一确定剩下变量(称为约束变量)的值结合在一起就构成方程组的一个解向量.之所以称为自由变量,是因为它是"自由"的,它可任取一组数而构成一个解向量.再问：

两个事件A、B独立意味着P(AB)=P(A)*P(B),不相容意味着P(AB)=0,如果两者既独立又互斥,则有P(A)*P(B)=0,于是有P(A)=0或P(B)=0.如果两个事件不相容,则有P(A)

不独立的事件也可能不相关.这个在教材上都有例子的.而独立事件,一定不相关.所以逆否命题,即两相关事件一事不独立成立.

不能,PearsonCorrelation检查两变量的线性相关程度,如果很大的话,比如正负0.8,0.9的样子,就说明这两个变量你中有我,我中有你,同时存在在模型中只会削弱彼此的存在感,只需要有一个在

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.

这里有一个简单的例子,检验变量在这里是生存时间,分组变量是生存结局（用1或者0编码,表示生存组或死亡组）.定义组通常用不到,它有时可以帮你更方便的分组用的,比如指定某些点作为截断点.

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==