两组数据不相关

两个随机变量独立是说两个变量之间没有任何关系,两随机变量不相关是说两个变量之间没有线性关系,它强调的是线性度.不相关只是就线性关系来说的,而独立是就一般关系而言的.独立一定不相关,不相关不一定独立.

1、假如要比较两列数据A,B,在C2输入：=vlookup(B2,A2,1,0)公式,然后把这公式复制到C列与AB列对应的其他单元格中,数据相同时将会显示原数据,数据不同时会显示：#N/A.2、我所说

你这个只有一个数据,怎么能做统计呢,一眼就看出来哪个大哪个小了.统计是一门概率学,是指在众多样本量中,得到一个均数和标准差,然后通过两组的均数和标准差做统计分析,看是否具有统计学意义.统计是需要样本量

独立就是没有如何关系,当然不相关.相关指的是线性关系,不相关即是没有线性关系,但是不排除有其他关系所以不一定独立.如果你学过统计的相关知识,里面有个线性回归,这里面的相关系数跟概率论里面的Corr的意

PrivateSubCommand1_Click()DimiAsLongDima,b,ca=Array(2,7,7,6,27,70,25)b=Array(79,27,32,41,57,66,70)Re

你提供的是不完整的回归分析结果.模型汇总中的R方说明你的回归公式的拟合度很好,也就是说用这个公式模型来进行预测的能力很强.R方在0-1之间,越大说明拟合度越好.R说明两个变量之间为很密切的正相关关系,

如果你用SPSS计算的相关系数,默认都是带显著性检验结果啊.没明白你问的是啥意思?再问：我是做两种测定方法，得出数据后检测这两种检测方法得出的数据有没有相关性，能不能互相替代。我也是有些不知如何下手能

下一个试用的方差分析软件,轻松搞定.不过你要好好研究,才会运用

用matlab,筛选部分数据,应该是拟合成一次函数吧y=[21257817,26850383,36451210,55548377,72164596];x=[62.58,64.46,60.34,56.2

两组数据是一一对应做比较?假设你两组数据分别在A列和B列,在C1输入=IF(A1>B1,"大",IF(A1=B1,"等","小"))然后在C1:C3输入=COUNTIF(B:B,"大")=COUNTI

如果不相关,就没有必要用因子分析,因子分析只在高度相关时才能使用.正确的选择方法才是关键.再问：写论文题目早就定下来了，没法改了，而且我找了好几份参考的论文，也都是用因子分析法分析跟我一样的问题的，我

ARMA模型,是时间序列的基本模型,许多软件都可以实现,Eviews,SAS,R都可以实现.

直接用spss中的相关分析就好了如果相关性显著,就是你说的相关性比较大的,会有星号标注的

x=1:1:6;y=[1,3,5,2,4,7];find(x-y>0)ans=   4  5再问：不知道是不是我的数据的问题，总提示我???Er

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.

1.　线性相关的定义是什么?有哪些判别相关不相关的方法?（举出两种方法即可）若a1,a2,...am线性相关,则存在一组不全为零的数k1,k2,...,km使得：k1a1+k2a2+...+kmam=

用interp1函数是没有错得,你之所以经常跳出我想是因为X1和X2不单是步长不一样,而且数据的范围也不同X1的数据可能超过了X2的最小值或者最大值,那么就会出现问题现在不是要用什么函数的问题,而是你

可以.因为配对T检验的必要条件是：每一个样本都是严格配对的.具有相关性不是配对T检验的必要条件,但是在配对样本的实验中,相关系数比较高往往是正常现象和多见现象,只要样本是配对的,而且数据符合正态分布和

y1=[3,4,5,6,2,3,4,5];y2=[4,3,2,6,3,2,2,5];plot(y1,'bo-');holdon;plot(y2,'ro-');axis(

将数据全部相加再除以数据的个数就是平均数如求1223344556的平均数（5个数）是（12+23+34+45+56）÷5=34这组平均数是34