统计学中,A和B正相关,能不能说A对B具有显著的正向影响?

叫互不相容,说明他们中任取两个,交集都是空,所谓两两独立,就是任意两个之间都不能相互影响,用定义说,P(AB)=P(A)P(B)再问：谢谢，您的意思是说，互不相容等于互不相关么？他们协方差为0么？再答

大于零吧.正相关的话如果x增加y也增加.说明斜率大于0.再答：望采纳。

1,BC2,ACDE

公司的运行,如：生产,销售等,总会产生一系列的数据.当对这些数据进行分析时,才能发现问题.比如：某月利润增加,是因为销售额增加,还是因为生产成本减少?在公司投入广告之后,市场占有率是增加还是减少?这都

回归直线方程y=a+bx过定点(0,a)表示自变量x每变动一个计量单位时因变量y的平均变动值,数学上称为直线的斜率,也称回归系数.

您可以放送给我,但是你也知道这个需要制作时间,你有什么要求也请说明清楚,再问：我发送了，请注意查收，谢谢！再答：我看您发送给我的Word版资料，我不是你相关专业的，所以不太了解具体情况。其实您最好告诉

能够铺满地板的是C.正八边形一个内角是135°,两个并合起来270°,再加正方形的一角恰好360°.将一个正方形的四周各放置一个正八边形,递次即可铺满地板

1:C无论你怎么去样本数据但是总的数量是恒定的了,那么数据中每一个数的出现的频率就是在样本中所占的比率了,所以他的和是100%.就像你把一个月饼分成N份无论N是多少,但是总之还是一个月饼2：我实在是不

分析结果：One-SampleT:Data1VariableNMeanStDevSEMean95%CIData1810.003.461.22(7.10,12.90)但是,依据CTL定理,你这个样本量太

问题一：虚无假设就是假定不相关,不相关用数学表达那就是二者的相关系数ρ=0,这不就是等于号吗,所有的假设检验实际上都是一种反证法,即先假定不相关,然后检验是否拒绝虚无假设,之所以要这么做,就是因为这样

答：【1】相关系数r,不等于0,也不一定相关.【2】不同的二元方程的两个变量的相关性,会给出其相关系数呈相关关系的判定值.

p值是概率的大小,a是我们假定的一个区间,一般情况下我们假定a=0.05.他们的关系可以通过下面的例子来说明比如我们用最基本的正态分布检验.假设：H1：某组数据的分布与正态分布无差异H2：某组数据的分

此时拒绝了原假设,则不存在第二类错误（存伪错误）.也就是零假设为假时,拒绝零假设,做出了放弃行为,即可能存在“弃真”错误.再问：所以说是第二类错误被avoided了吗？再答：对的

y=ax+b（1）x=(y-b)/a=y/a-b/a（2）//:a≠0,也表示反函数存在.因此,做线性回归分析时,A,B谁作自变量都是可以的,但回归方程、回归系数间的关系由（1）、（2）二式确定.不管

主要区别有三点：1.线性相关分析涉及到变量之间的呈线性关系的密切程度,线性回归分析是在变量存在线性相关关系的基础上建立变量之间的线性模型；2.线性回归分析可以通过回归方程进行控制和预测,而线性相关分析

第一题：选B.奥肯定律是来描述GDP变化和失业率变化之间存在的一种相当稳定的关系.这一定律认为,GDP每增加2%,失业率大约下降一个百分点,这种关系并不是十分严格,它只是说明了,产量增加1%时,就业人

1、CE2、AB3、CE4、ACE5、BCD只是个人意见!

典型相关分析,皮尔逊相关,相关分析就是做两个事物或者多个事物之间的相关性程度的分析.再问：谢谢了！

问：请详细说明相关分析与回归分析的相同与不同之处相关分析与回归分析都是研究变量相互关系的分析方法,相关分析是回归分析的基础,而回归分析则是认识变量之间相关程度的具体形式.下面分为三个部分详细描述两种分

总体和总体单位是相对而言的,在一次特定范围、目的的统计研究中,统计总体与总体单位是不容混淆的,二者的含义是确切的,是包含与被包含的关系.但是随着统计研究目的及范围的变化,统计总体和总体单位可以相互转化