“协方”查询结果
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自协方差在统计学中，特定时间序列或者连续信号Xt的自协方差是信号与其经过时间平移的信号之间的协方差。如果序列的每个状态都有一个平均数E[Xt]=μt，那么自协方差为其中E是期望值运算符。如果Xt是二阶平稳过程，那么有更加常见的定义：其中k是信号移动的量值，通常称为延时。如果用方差σ进行归一化处理，那么自协方差就变成了自相关系数R(k)，即需要注意的是，在有些学科中自协方差术语等同于自相关。我们可以 详情>>
协方差分析是建立在方差分析和回归分析基础之上的一种统计分析方法。方差分析是从质量因子的角度探讨因素不同水平对实验指标影响的差异。一般说来，质量因子是可以人为控制的。回归分析是从数量因子的角度出发，通过建立回归方程来研究实验指标与一个（或几个）因子之间的数量关系。但大多数情况下，数量因子是不可以人为加以控制的。协方差定义协方差属性协方差矩阵在农业上应用协方差定义在概率论和统计学中，协方差用于衡量两个 详情>>
定义：（analysisofcovariance）意义方法定义：（analysisofcovariance）协方差是关于如何调节协变量对因变量的影响效应，从而更加有效地分析实验处理效应的一种统计技术，也是对实验进行统计控制的一种综合方差分析和回归分析的方法。意义当研究者知道有些协变量会影响因变量，却不能够控制和不感兴趣时（当研究学习时间对学习绩效的影响，学生原来的学习基础、智力学习兴趣就是协变量） 详情>>
也叫做自协方差函数，指的是在空间随机场Z（x）中，点x和x+h处两个随机变量z(x)和在z(x+h）的二阶混合中心距。 详情>>
英语名：covariancematrix在统计学与概率论中,，协方差矩阵是一个矩阵，其每个元素是各个向量元素之间的协方差。是从标量随机变量到高维度随机向量的自然推广。假设X是以n个标量随机变量组成的列向量，并且μk是其第k个元素的期望值,即,μk=E(xk),协方差矩阵然后被定义为：Σ=E{(X-E[X])(X-E[X])}=(如图)矩阵中的第(i,j)个元素是xi与xj的协方差.这个概念是对于标 详情>>
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自协方差在统计学中，特定时间序列或者连续信号Xt的自协方差是信号与其经过时间平移的信号之间的协方差。如果序列的每个状态都有一个平均数E[Xt]=μt，那么自协方差为其中E是期望值运算符。如果Xt是二阶平稳过程，那么有更加常见的定义：其中k是信号移动的量值，通常称为延时。如果用方差σ进行归一化处理，那么自协方差就变成了自相关系数R(k)，即需要注意的是，在有些学科中自协方差术语等同于自相关。我们可以 详情>>
协方差分析是建立在方差分析和回归分析基础之上的一种统计分析方法。方差分析是从质量因子的角度探讨因素不同水平对实验指标影响的差异。一般说来，质量因子是可以人为控制的。回归分析是从数量因子的角度出发，通过建立回归方程来研究实验指标与一个（或几个）因子之间的数量关系。但大多数情况下，数量因子是不可以人为加以控制的。协方差定义协方差属性协方差矩阵在农业上应用协方差定义在概率论和统计学中，协方差用于衡量两个 详情>>
定义：（analysisofcovariance）意义方法定义：（analysisofcovariance）协方差是关于如何调节协变量对因变量的影响效应，从而更加有效地分析实验处理效应的一种统计技术，也是对实验进行统计控制的一种综合方差分析和回归分析的方法。意义当研究者知道有些协变量会影响因变量，却不能够控制和不感兴趣时（当研究学习时间对学习绩效的影响，学生原来的学习基础、智力学习兴趣就是协变量） 详情>>
也叫做自协方差函数，指的是在空间随机场Z（x）中，点x和x+h处两个随机变量z(x)和在z(x+h）的二阶混合中心距。 详情>>
英语名：covariancematrix在统计学与概率论中,，协方差矩阵是一个矩阵，其每个元素是各个向量元素之间的协方差。是从标量随机变量到高维度随机向量的自然推广。假设X是以n个标量随机变量组成的列向量，并且μk是其第k个元素的期望值,即,μk=E(xk),协方差矩阵然后被定义为：Σ=E{(X-E[X])(X-E[X])}=(如图)矩阵中的第(i,j)个元素是xi与xj的协方差.这个概念是对于标 详情>>