怎样说明两个量的相关性

如果没有这两个随机变量间的任何信息,显然不能获得相关性信息,如果一个变量在另一个变量发生时的条件概率,等于它自身的概率则两者无关.

先看位数,多的大,如果是10的几次幂,看幂次的大小.同位数的,再从高位对比,谁大,整个数就大.如11598565比5588515一看位数：前者8位,后者7位,前者大.再如1598565比5588515

因为这个影响到概率的问题相关与不相关概率不一样不知道你理解不?

用相关系数r判断：r=[∑(x-X)(y-Y)]/√[∑(x-X)²∑(y-Y)²]随机变量x、y,其平均值分别为X、Y.|r|≤1|r|越大[越接近1]相关性越大,|r|越小[越

恋爱与月均生活费相关系数0.05,检验P值>0.05,二者无相关性.

两者没有相关性p>0.05再问：请问p是什么值，0.548吗，那0.277和7是什么意思再答：7是例数。相关系数r=0.277，P=0.548>0.05，表明相关性不显著。

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、

相关分析看变量的相关性首先看显著性检验的值,如果＜0.05就说明两者有显著相关所以你的显著性检验是0.557说明两个变量之间在95%的置信区间内没有显著地相关性.至于pearson相关性值的大小必须在

可以把所有变量一起做相关吧,analyze-correlate-bivariatecorrelations,把你这五个因素都加入variables,选pearson或者spearman,结果出来有个c

套用相关系数公式

最简单的就是求相关系数矩阵和协方差矩阵.如果想玩的深一点,可以用因素分析、聚类分析、判别分析,多元回归等等.你查一下“多元统计分析”的相关教材或书籍吧,你说的问题很大,很模糊.但都在这类问题之中.再问

会计信息相关性和可靠性的思考[摘要]相关性和可靠性是会计信息的两大质量特征,二者的权衡得到的是对会计信息使用者最有用的信息.相关性和可靠性在某些层面上是统一的,而在另一些方面又存在着矛盾和对抗.随着经

看两者是否算相关,要看两个方面：（1）显著水平,就是你的图片中的第二个表的sig.(2-tailed).这是首要的,因为如果不显著,相关系数再高也没用,可能只是因为偶然因素引起的.那多少才算显著?一般

证法不对必要性.不能对由向量组构成的矩阵求行列式,因为它可能不是方阵,即向量组的维数不等于s充分性:什么也没说可以这样证:设两个向量组都是列向量(β1,...,βs)=(α1,...,αs)K,K=A

首先,要判断您输入输出的数据类型,是连续的还是离散的；连续数据是否是正态的；两样本是否方差齐性等等.根据这个结果,确定选择适合的假设检验,然后就可以在统计>基本统计或统计>方差分析或统计>非参数或统计

1、面积÷高=底（一定）,成正比例.2、周长÷半径=2π（一定）,成正比例.3、总数÷袋数=每袋大米的质量（一定）,成正比例.4、身高÷年龄不是个定值,不成比例5、周长÷宽不是个定值,不成比例

举例说明X、Y两个矩阵：corrcoef(X,Y)

不明白你说的AB的变化之间的相关性是何意再问：是这样的，A是学习动机，B是外界影响因素如教师期望，C是学生年级，学生学习动机以及教师期望各自随年级的变化趋势可以通过比较均值看出来，AB之间在各年级的相

成正比例是说有一个值确定,另外那两个数,一个变大,另一个随着变大,反之一个变小,另一个跟着变小.1.平行四边形的底一定,它的面积与高.底一定,面积越大与高越大,反之面积越小高越小2.除数一定,被除数和

首先得告诉你,在这里的两个变量属于定序变量,因为你是通过四个选项和五个选项来调查的,虽然这两个变量在现实中是数字型的,但是你是通过分段来调查的,所以只能算是定序变量.接下来做相关分析,只能选择spea