1樓：我真不知道為什
相關性是corr(x,y)。 相關性corr(x,y)=cov(x,y)/（x的標準差*y的標準差） 代表兩變數x和y的線性相關程度。若corr(x,y)=0，則
說明x和y獨立。 若corr(x,y)=+（-）1，則x和y幾乎處處線性關係。線性相關，就是存在a，b，使得y=ax+b。 corr（x,y）這。
哪位高手給我講下 數學概率知識 記憶中有很多公式 a c 上下都標數字的 是什麼意思？謝謝
2樓：木偶奇
就是指排列組合，以抽箱子裡的10個不同顏色小球為例c是指無順序的抽球，如求抽兩個球所發生的所有事件就是c10（右下） 2（右上）=（10*9）/（2*1） 【如果是3個球，就是c10 3=（10*9*8）/（3*2*1），如此類推】
a是指有順序的抽球，如同樣是抽兩個球，但是有區分先後顏色，則是a10（右下） 2（右上）＝10*9 【如果是3個，則a10 3＝10*9*8 如此類推】
希望你看得懂
3樓：匿名使用者
c是組合，a是排列（也有用p表示的）
公式不列舉了，百科一下都有。
n c m 就是m個裡面選出n個。
n a m 是m個裡面選出n個，還要排好隊。
高中就這麼理解的，大學概率我不會。
4樓：捕捉閃耀の瞬間
1/排列及排列數公式
（1）一般地，從n個不同的元素中，任取m(m=成一列，叫作從n個不同元素中取出m個元素的一個排列。
（2）兩個排列相同，當且僅當兩個排列的元素相同，且元素排列順序也相同。
（3）從n個不同的元素中取出m(m=中，任取m(m= （2）如果兩個組合中的元素相同，那麼不管元素的順序如何，都是相同組合，只有當兩個組合中的元素不相同時，才是不同的組合。 （3）從n個不同的元素中取出m(m= （4）組合數公式c(m,n)=a(m,n)/a(m,m)=n!/[m!*(n-m)!] 3/組合數的兩個性質 （1）c(m,n)=c(n-m,n) （2）c(m,n+1)=c(m-1,n)+c(m,n) 附註：n!=n*(n-1)*(n-2)*...*2*1 (m,n)中m為右上標，n為右下標 概率密度函式該怎麼理解，能否不要用數學語言而用通俗的語言解釋一下呢？謝謝！ 5樓：匿名使用者 可以這樣理解 假如一次考試，30人蔘加，90分3人，90以上10人，概率密度就是90分的概率即，3/30 概率分佈是90分及以上的概率累計：13/30一個是點的概率：概率密度，一個是區域的概率合計，概率分佈 通訊原理裡的自相關函式是什麼意思，有什麼作用？ 6樓：凱琪很有範兒丶 自相關函式在不同的領域，定義不完全等效。在某些領域，自相關函式等同於自協方差。 訊號處理 同一時間函式在瞬時t和t+a的兩個值相乘積的平均值作為延遲時間t的函式，它是訊號與延遲後訊號之間相似性的度量。延遲時間為零時，則成為訊號的均方值，此時它的值最大。 7樓：匿名使用者 ....你看的是什麼書啊，，，這都不解釋，，，，是表達訊號和他的多徑訊號的相似度的 就是表達一個訊號經過反射啊，折射啊之類延時後的副本訊號與原訊號的相似程度 同樣的，可以根據此原理，進行訊號接收時來進行訊號的識別，或反過來對訊號進行時延調整 還有可以用它的傅立葉變化算訊號的功率譜 8樓：匿名使用者 取零值是能量功率，付裡葉變換是功率譜，因為通訊中的關鍵是隨機訊號，隨機訊號只有能譜，如果不引進相關函式，整個通訊原理這門課就沒研究意義了 9樓：天津 應該是時間間隔a的函式 自相關函式有什麼意義
5 10樓：藍魔 自相關函式在分析隨機訊號時候是非常有用的。我們在訊號與系統中學過，通過傅立葉變換可以將一個時域訊號轉變為頻域，這樣可以更簡單地分析這個訊號的頻譜。但這有個前提，那就是我們分析的訊號是確定訊號，即無噪聲的訊號（sin就是sin，cos就是cos）。 而在真正的通訊中，我們的傳輸環境是非常複雜的，充滿了噪聲。很多時候噪聲的分佈服從高斯分佈（噪聲幅度低的概率大，噪聲幅度高的概率小）我們稱這種噪聲叫高斯白噪聲（其對應的通道叫awgn通道）。在一個訊號傳輸中，這種噪聲會疊加在訊號上，那接收端我們收到的就不是一個確定訊號，而是一個隨時間變化的訊號。 即使我們訊號傳送端始終傳送同一個訊號，但由於每次疊加的噪聲不同，接收端收到的訊號也不同，此時我們管這種訊號叫隨機訊號。隨機訊號直接進行傅立葉變換後，在頻域會產生非常多的噪聲頻帶，如果在噪聲較大、訊號較小的情況下，噪聲的頻譜甚至會淹沒原訊號的頻譜，從而讓我們無法分析。而自相關函式的定義我們都知道，rx(δt)=e[x(t)*x(t+δt)]，我們會發現，如果同一個訊號x(t)進行自相關後，還是自己，而不同的訊號進行自相關後，數值會變得很小。 不論δt取多少，在傳送端發出的訊號始終不變，那麼確定訊號經過自相關運算後就儲存了下來，而由於噪聲每一時刻都不同，自相關後噪聲就趨近於0了。然後我們又知道維納-辛欽定理，自相關函式的傅立葉變換是功率譜，這樣我們又一次將時域訊號轉換到頻域進行分析，同時還濾除了噪聲，唯一的不同只是原來的確定訊號時域縱軸是電壓v，現在的功率譜縱軸是功率w，二者成平方關係罷了。以上就我學完後對自相關函式的理解，望採納 11樓：匿名使用者 書本都沒有具體解釋這個東西，下面說說我的理解：自相關函式是研究訊號的相關性，特別是隨機序列之類的，最重要的是理解相關性是什麼東西。兩個隨機變數假如他們完全線性相關，以連續隨機變數為例，那麼他倆會有差不多的概率密度分佈。 例子：假如隨機變數x，y,y=5x，那麼x,y完全線性相關，x=5的概率和y=25的概率是相等的，因此可以看出x,y,有相同關係的概率分佈，期望成線性關係，方差成二次方關係。因此就是說線性相關性反應的是兩個隨機變數的之間概率的相關程度。 12樓：墨顏曦清水吟 有什麼意義？你先說啥是自相關函式 13樓：匿名使用者 自相關函式應用非常廣泛，在不同的應用領域中它具有不同的物理意義 例如，在電學、訊號處理方面，一個隨機過程（訊號）的自相關函式與該隨機過程（訊號）的功率譜或能量譜成傅立葉變換對的關係。 14樓：匿名使用者 函式是一種關係，這種關係使一個集合裡的每一個元素對應到另一個（可能相同的）集合裡的唯一元素應變數，函式一個與他量有關聯的變數，這一量中的任何一值都能在他量中找到對應的固定值。 函式兩組元素一一對應的規則，第一組中的每個元素在第二組中只有唯一的對應量。 函式的概念對於數學和數量學的每一個分支來說都是最基礎的。 可以請按滿意建，謝謝 高中概率公式中的c是什麼意思 15樓：綠鬱留場暑 c就是組合，不考慮順序。一般地，從n個不同的元素中，任取m（m≤n）個元素為一組，叫作從n個不同元素中取出m個元素的一個組合。我們把有關求組合的個數的問題叫作組合問題。 擴充套件資料： 基本計數原理 加法原理和分類計數法 加法原理：做一件事，完成它可以有n類辦法 第一類辦法中有m1種不同的方法，在第二類辦法中有m2種不同的方法，……，在第n類辦法中有mn種不同的方法，那麼完成這件事共有n=m1+m2+m3+…+mn種不同方法。 第一類辦法的方法屬於集合a1，第二類辦法的方法屬於集合a2，……，第n類辦法的方法屬於集合an，那麼完成這件事的方法屬於集合a1ua2u…uan。 分類的要求 ：每一類中的每一種方法都可以獨立地完成此任務；兩類不同辦法中的具體方法，互不相同（即分類不重）；完成此任務的任何一種方法，都屬於某一類（即分類不漏）。 乘法原理和分步計數法 乘法原理：做一件事，完成它需要分成n個步驟，做第一步有m1種不同的方法，做第二步有m2種不同的方法，……，做第n步有mn種不同的方法，那麼完成這件事共有n=m1×m2×m3×…×mn種不同的方法。 合理分步的要求 任何一步的一種方法都不能完成此任務，必須且只須連續完成這n步才能完成此任務；各步計數相互獨立；只要有一步中所採取的方法不同，則對應的完成此事的方法也不同。 與後來的離散型隨機變數也有密切相關。 16樓：angela韓雪倩 c就是組合，不考慮順序。 比如從一個袋子有一個紅球一個藍球，一個黃球，現在要從中摸兩個球出來，可能的情況有哪些： 如果是c的話：那就是一紅一藍，一紅一黃，一藍一黃三種情況。這個就沒考慮順序。 如果是a的話：那就是先紅後藍，後紅先藍，先紅後黃，後紅先黃，先藍後黃，後藍先黃，就變成6種情況了。 擴充套件資料： 概率亦稱「或然率」。它反映隨機事件出現的可能性大小的量度。隨機事件是指在相同條件下，可能出現也可能不出現的事件。 例如，從一批有**和次品的商品中，隨意抽取一件，「抽得的是**」就是一個隨機事件。 設對某一隨機現象進行了n次試驗與觀察，其中a事件出現了m次，即其出現的頻率為m/n。經過大量反覆試驗，常有m/n越來越接近於某個確定的常數。該常數即為事件a出現的概率，常用p (a) 表示，與「機率」不同，一個事件的機率（odds）是指該事件發生的概率與該事件不發生的概率的比值。 柯爾莫哥洛夫於2023年給出了概率的公理化定義，如下： 設e是隨機試驗，s是它的樣本空間。對於e的每一事件a賦於一個實數，記為p(a)，稱為事件a的概率。這裡p(a)是一個集合函式，p(a)要滿足下列條件： （1）非負性：對於每一個事件a，有p(a)≥0; （2）規範性：對於必然事件ω，有p(ω)=1; （3）可列可加性：設a1，a2……是兩兩互不相容的事件，即對於i≠j，ai∩aj=φ，（i,j=1,2……），則有p(a1∪a2∪……)=p(a1)+p(a2)+…… 在一個特定的隨機試驗中，稱每一可能出現的結果為一個基本事件，全體基本事件的集合稱為基本空間。隨機事件（簡稱事件）是由某些基本事件組成的，例如，在連續擲兩次骰子的隨機試驗中，用z，y分別表示第一次和第二次出現的點數，z和y可以取值1、2、3、4、5、6，每一點（z，y）表示一個基本事件，因而基本空間包含36個元素。 「點數之和為2」是一事件，它是由一個基本事件（1，1）組成，可用集合表示，「點數之和為4」也是一事件，它由（1，3），（2，2），（3，1）3個基本事件組成，可用集合表示。 如果把「點數之和為1」也看成事件，則它是一個不包含任何基本事件的事件，稱為不可能事件。p(不可能事件)=0。在試驗中此事件不可能發生。 如果把「點數之和小於40」看成一事件，它包含所有基本事件，在試驗中此事件一定發生，稱為必然事件。p(必然事件)=1。實際生活中需要對各種各樣的事件及其相互關係、基本空間中元素所組成的各種子集及其相互關係等進行研究 。 在一定的條件下可能發生也可能不發生的事件，叫做隨機事件。 通常一次實驗中的某一事件由基本事件組成。如果一次實驗中可能出現的結果有n個，即此實驗由n個基本事件組成，而且所有結果出現的可能性都相等，那麼這種事件就叫做等可能事件。 互斥事件：不可能同時發生的兩個事件叫做互斥事件。 對立事件：即必有一個發生的互斥事件叫做對立事件。 線性相關性 下面我們來給出一個簡單的例子來加深理解例子 關於向量組的線性相關性有哪些意義等價的描述請簡單作答？向量線性相關一般指兩個向量之間的關係，比如向量 1,0,1 與向量向量 2,0,2 線性相關而向量組線性相關指兩個以及兩個以上向量之間關係，比如 1,1,0 1,0,1 0,1,1 兩兩不線... 向量線性相關一般指兩個向量之間的關係，比如向量 1,0,1 與向量向量 2,0,2 線性相關而向量組線性相關指兩個以及兩個以上向量之間關係，比如 1,1,0 1,0,1 0,1,1 兩兩不線性相關,但這三個向量組成的向量組線性相關。關於向量組的線性相關性,有哪些意義等價的描述?請簡單回答 線性相關性... 可是，我卻認為，很多人現在是在盲目的去健身，不知道到底健身的意義是什麼，搞不懂健身的真正目的是什麼，很多的是盲目的去跟從人進入到健身館，所以，在我看來健身的目的是，首先，為了讓我們有一個好的身體。俗話說，做任何事情的首要條件就是要有個好的身體，沒有一個好的體格做什麼事情不都是白費的麼，而且。有一個好...關於向量組的線性相關性,有哪些意義等價的描述 請簡單回答
關於向量組的線性相關性有哪些意義等價的描述請簡單作答
健身的意義是什么呢，健身的意義是什麼呢？