如果两个变量之间的相关系数为-0.9责表示两个变量之间的关系为什么
负相关
大鱼炖火锅2023-06-08 07:32:423
统计中怎么判断的两个变量是否有相关关系
不相关时 E（XY）＝E（X）E（Y）相关时 E（XY）≠E（X）E（Y）
左迁2023-06-08 07:32:421
判断变量x与y之间是正相关还是负相关
(上式中r为相关系数(1)、当相关系数为0时，X和Y两变量无关系。(2)、当X的值增大（减小），Y值增大（减小），两个变量为正相关，相关系数在0.00与1.00之间。(3)、当X的值增大（减小），Y值减小（增大），两个变量为负相关，相关系数在-1.00与0.00之间。
北营2023-06-08 07:32:423
变量之间的关联关系
变量之间的关联关系如下：1．相关关系。当自变量取值一定时，因变量的取值带有一定的随机性，则这两个变量之间的关系叫做相关关系．即相关关系是一种非确定性关系。当一个变量的值由小变大时，另一个变量的值也由小变大，则这两个变量正相关。当一个变量的值由小变大时，而另一个变量的值由大变小，则这两个变量负相关。【注意】相关关系与函数关系的异同点：共同点：二者都是指两个变量间的关系。不同点：函数关系是一种确定性关系，体现的是因果关系；而相关关系是一种非确定性关系，体现的不一定是因果关系，可能是伴随关系。2．散点图。从散点图上看，点散布在从左下角到右上角的区域内，两个变量的这种相关关系称为正相关，点散布在从左上角到右下角的区域内，两个变量的相关关系为负相关。什么是相关关系：相关关系指多个变量间的变化有关联，其按某种规律在一定范围内变化的关系。有相关性、哪怕是很强的相关性也不能代表因果关系，我们只能依据相关的情况推测。相关关系在生活中最广泛，几乎涵盖了生活中的方方面面，很多人也会把相关关系当作因果关系。下面这两个非常好的笑话可以帮助理解相关关系与因果关系的差别：①家门前的大树年年长大，国家经济年年增高，所以这棵大树影响国家经济。②每年都有大量去过医院的人生病，所以医院和生病有相关关系，那是不是大家都不去医院就不会生病了？大家都知道，不管经济持平还是下降，大树都会长大或者死亡，并不存在因果关系；正是由于人生病了要去医院，所以医院才有那么多病人，但是这并不代表“去医院”是“生病”的原因。
西柚不是西游2023-06-08 07:32:411
什么变量呈相关关系
1.按方向：正相关：两个变量的变化趋势相同，一个变量随别的变量的增减而增减；负相关：两个变量的变化趋势，相反，一个变量随别的量的增减而增加。2.按程度：完全相关：一个变量的变化由另一个变量的变化确定及函数关系；不完全相关：若两个变量的变化相互独立，则这两个变量不相关，不完全相关指两个变量间的 两个变量间的关系介于不相关和完全相关之间。
余辉2023-06-08 07:32:412
如何实现两变量之间的相关性分析
数据拟合？最小二乘法比较常用
九万里风9
2023-06-08 07:32:415
因变量与调节变量主效应均为正，交互项系数为负，怎么解释
交叉项是指两个变量联合解释，单独变量解释时会存在很明显的偏误，通过增加交叉项来降低该变量的偏误，以及防治单独变量错误回归时地错误解释。考虑regya和regyaab其中y是成绩，a是听课时间，b是不认真程度，第一个回归可以得到y和a应该正相关，第二个回归能得到y与a正相关，但与ab负相关。若只考虑第一个回归，那我们就错误地得出结论听课时间越长成绩越好，其实考虑第二个回归就能发现成绩不仅和时间有关还与认真度有关。一般交叉项用于定量变量（数量级，多少个）和定性变量（表示程度或者性质）之间的组合，比如最简单的性别问题，就可以在原解释变量上乘以一个性别地虚拟变量。
无尘剑
2023-06-08 07:32:401
因变量与调节变量主效应均为正，交互项系数为负，怎么解释
交叉项是指两个变量联合解释，单独变量解释时会存在很明显的偏误，通过增加交叉项来降低该变量的偏误，以及防治单独变量错误回归时地错误解释。考虑reg y a 和reg y a ab 其中y是成绩 ，a是听课时间， b是不认真程度，第一个回归可以得到y和a应该正相关，第二个回归能得到y与a正相关，但与ab负相关。若只考虑第一个回归，那我们就错误地得出结论听课时间越长成绩越好，其实考虑第二个回归就能发现成绩不仅和时间有关还与认真度有关。一般交叉项用于定量变量（数量级，多少个）和定性变量（表示程度或者性质）之间的组合，比如最简单的性别问题，就可以在原解释变量上乘以一个性别地虚拟变量。
铁血嘟嘟2023-06-08 07:32:402
调节变量要和因变量相关才能检验调节效应吗
本文主要讲解当自变量（x）、因变量（y）都为连续变量，调节变量为二分类变量（m）（如性别）时简单的显变量调节效应检验如何做。根据相关文献，在这种情况下，有四种方法可供参考。1。分组回归。以调节变量的两个取值分别做y对x的回归分析，可以得到两个回归方程，比较两个回归方程的回归系数是否相等。若相等，认为m不具有调节效应；不相等，说明m有调节效应。具体检验方法可参考本人另一篇知乎文章。2。虚拟变量回归（或+层次回归）。将调节变量作为虚拟变量，也就是说调节变量取值recode为0和1。为减轻共线性，将自变量和调节变量中心化后相乘构建乘积项。为使得符号简洁，设xm就是中心化后的乘积项，x、m都已中心化。第一种方法：做回归分析，回归方程为y=b0+b1x+b2m+b3xm，检验b3是否显著。若显著则m有调节效应，不显著则认为m不具有调节效应。第二种方法：做层次回归。将x和m作为第一层变量，将xm作为第二层变量，可以得到两个回归方程，y=b0+b1x+b2m和y=b0+b1x+b2m+b3xm，看后一个回归方程和R方是否显著高于第一个方程的R方，也就是说R方改变量是否显著（spss里面会输出）。显著则m具有调节效应，不显著则没有。很明显第一种方法简单。3。采用Hayes的PROCESS的程序做。直接选择model1，将相关变量放到相应的变量框里即可。这个不再赘述。4。采用Amos、Mplus等软件做多组比较。首先在Amos里建立一般的模型图，然后建立男生和女生两个组后导入数据，接下来设置不限制路径系数相等模型和限制路径系数相等模型（需要点击多组分析）。在限制路径系数相等模型里面要设置b1_1=b1_2，意味着男生组的回归系数设置为和女生组的回归系数相等，不限制路径系数相等模型里面不需要设置，留空即可。然后就可以运行模型（设置为标准化估计值比较好）查看结果。
人类地板流精华2023-06-08 07:32:394
哑变量怎么生成交互项
生成交互项的方法:1、打开SPSS软件，然后打开一份要进行计算交互项的数据表；2、在功能栏中点击【转换-计算变量】；3、接着要添加一个新的变量名称，点击下方的【类型与标签】，输入一个标签名称；4、把要进行相乘的变量放在编辑公式框中；5、然后利用计算器键盘直接进行两个变量相乘；6、最后即可看到新增的变量。
阿啵呲嘚2023-06-08 07:32:391
变量怎么通过交互项进行调节效应检
模型中自变量ABC，调节变量DE，因变量F，假设A影响F，B影响F，C影响F，调节变量D分别调节ABC和F之间的关系，调节变量E分别调节ABC和F之间的关系，现在使用交互项通过分层回归检验调节效应
再也不做站长了2023-06-08 07:32:392
spss中自变量有分类变量，但是因变量是连续变量。如何选择回归模型
多元线性回归分析统计专业研究生工作室为您服务
FinCloud2023-06-08 07:32:383
stata 交互项与控制变量有很强的相关性怎么办
这是你的工具变量定义搞错了，这里的0-1变量显然是一个虚拟变量，而不是工具变量，工具变量要满足四个条件：（1）与所替的随机解释变量高度相关；（2）与随机误差项不相关；（3）与模型中其他解释变量不相关；（4）同一模型中需要引入多个工具变量时，这些工具变量之间不相关。但毫无疑问，工具变量有问题，别用工具变量法或者重新选一个工具变量。阿啵呲嘚2023-06-08 07:32:381
解释变量虚拟变量的边际效应怎么解释
边际效应边际效应（Marginal utility），有时也称为边际贡献，社会知觉中的首因效应与近因效应。德国心理学家艾宾浩斯研究识记材料时发现，由于分别未受到前摄抑制和倒摄抑制的影响．人们对开端和末尾部分的内容记得较牢也适用于社会心理学中对社会知觉过程规律的研究。
kikcik2023-06-08 07:32:376
spss中如果自变量是虚拟变量（0，1），因变量是连续变量，调节变量也是连续变量，该如何做调节变量的检验
检验方法是一样的
mlhxueli
2023-06-08 07:32:373
stata中用固定效应模型回归有虚拟变量时为什么就omitted了
应为在stata中，i.year 这种生成变量的方式只对与单一变量有效，而且在回归方程之中不能够有运算符号。 你可以试一下使用stata自带的自动生成交叉变量的命令，Interaction expansion，或者是使用 Data > Create or change data > Other variable...
墨然殇2023-06-08 07:32:362
虚拟变量可以去中心化吗
不需要。在计量经济学的设置原则中，虚拟变量是不需要中心化的，其他交互项中的连续变量都需要中心化。虚拟变量又称虚设变量、名义变量或哑变量，用以反映质的属性的一个人工变量，是量化了的自变量，通常取值为0或1。铁血嘟嘟2023-06-08 07:32:361
对数模型交互项是两个变量相乘吗
是。对数模型交互项代表了一个变量产生的效应会受到另一个变量的影响，是虚拟变量与定量变量相乘。变量是指值可以变的量，以非数字的符号来表达，用处在于能一般化描述指令的方式。再也不做站长了2023-06-08 07:32:361
分类自变量怎么求交互项
产生虚拟变量与拟调节变量M的相乘等于交互项。SPSS中的交互作用是用方差分析做出来的，如果你的数据的因变量为连续数据，自变量2个及以上都可以做方差分析，要想看到交互作用的结果，只需要在做方差分析的时候在模型那一栏选择交互形式，然后将主效应因素和你想做的交互作用因素点入即可。如果你的数据是计数数据，那么你做交互作用则需要做对数线性模型。左迁2023-06-08 07:32:361
为什么乘以虚拟变量交互项主回归系数
交互项系数为正，自变量对因变量的影响随着调节变量的增强而增强；交互项系数为负，自变量对因变量的影响随着调节变量的增强而削弱。交叉项是指两个变量联合解释，单独变量解释时会存在很明显的偏误，通过增加交叉项来降低该变量的偏误，以及防治单独变量错误回归时地错误解释。考虑reg y a 和reg y a ab 其中y是成绩 ，a是听课时间， b是不认真程度，第一个回归可以得到y和a应该正相关，第二个回归能得到y与a正相关，但与ab负相关。若只考虑第一个回归，那我们就错误地得出结论听课时间越长成绩越好，其实考虑第二个回归就能发现成绩不仅和时间有关还与认真度有关。一般交叉项用于定量变量（数量级，多少个）和定性变量（表示程度或者性质）之间的组合，比如最简单的性别问题，就可以在原解释变量上乘以一个性别地虚拟变量。
韦斯特兰2023-06-08 07:32:351
如何采用乘法引入虚拟变量检验交互效应
两个变量相乘。回归方程中有两个变量以相乘的形式出现就是引入虚拟变量。对交互项进行回归并检验显著性，主要是验证调节效应。交互项可以用来验证：产品类型在产品品牌对产品价格影响过程中对调节作用是否显著。
Chen2023-06-08 07:32:351
虚拟变量和连续变量交互项系数怎么解释
虚拟仿真一般应用于实际领域成本很高（比如军事训练仿真）或者机会很低的情况下（比如核泄漏事故救援演练）的研究与训练，目的就是在由计算机虚拟出的非真实环境下，进行接近真实的探索研究与学习训练。 而交互设计是伴随着计算机以及智能设备的技术发展，人们越来越多地需要与这些智能化的计算设备进行协同工作乃至生活交流，那如何让机器与人类之间进行更好的协作，就要研究人机之间的交互情况，从而根据其交互特点有意识的进行良好的人机交互设计，以此提高人机合作的效率效能，让机器更懂人更适应人。
此后故乡只2023-06-08 07:32:351
变量和虚拟变量有交互项，该如何处理
通过那个 block 功能来做，你先把主要研究的自变量B 移到自变量对话框，然后点击一下 block的 next 就切换到下一层，然后再把A变量移入自变量对话框中，这样就是控制A的情况下，单独研究B对C的影响关系西柚不是西游2023-06-08 07:32:351
虚拟变量交互项模型中需要加入虚拟变量吗
需要的。虚拟变量交互项模型中虚拟变量一般都是需要添加的，不过如果是固定效应模型的话，加不加就无所谓了。
bikbok2023-06-08 07:32:341
交互项为两个虚拟变量的系数如何解释?
β1是处于行业支配地位对DEP的影响，β2是反垄断法对DEP的影响，β3是两者同时为真时出了β1，β2意外的额外影响。假设treat和post是连续变量。β3是工作年限增加1，工作年限对DEP影响系数变化β3。也就是说，在没有交互项时，β1是DEP关于Treat的斜率。加入交互项允许DEP关于Treat的斜率随着Post的变化而变化。模型中引入虚拟变量的作用1、分离异常因素的影响，例如分析我国GDP的时间序列，必须考虑时间因素对国民经济的破坏性影响，剔除不可比的因素。2、检验不同属性类型对因变量的作用，例如工资模型中的文化程度、季节对销售额的影响。3、提高模型的精度，相当于将不同属性的样本合并，扩大了样本容量（增加了误差自由度，从而降低了误差方差）。
LuckySXyd2023-06-08 07:32:341
假如数学没有直角坐标系，还有什么手段来研究变量？
那就直接九十度。
Jm-R2023-06-08 07:32:312
什么是不变量？
所谓不变量，也就是常量，是指在程序的运行素质的，始终不改变数值的量阿啵呲嘚2023-06-08 07:32:221
等效平衡的三种类型和不变量
每种情况我给你举一个例子,就比较好理解了! 第一类：恒温恒容条件反应前后体积变化了,如这个反应： 3H2+N2===2NH3 一下几种组合是等效平衡 1、3molH2与1molN2 2、2molNH3 3、1.5molH2与0.5molN2与1molNH3 这三种情况都是等效的,判断依据是可以按照物质的量的情况将反应物（或者生成物）全部归到生成物（或反应物）一边,然后看各组分物质的量是否相同. 以情况3为例,起始投料为1.5molH2与0.5molN2与1molNH3,假设反应物中的H2和N2全部反应生成了NH3,则1.5molH2与0.5molN2完全反应恰好生成1molNH3,加上原始投料时投入的1molNH3,正好为2molNH3,与情况2正好完全相同,故属于等效平衡. 第二和第三类情况条件虽有所差别,但是结果相同,判断方法如下: 情况二为恒温恒容体积不变的情况,情况三为恒温恒压的情况 下列反应为恒温恒容,体积不变的情况： H2（g）+I2（g）===2HI（g） 等效平衡：1、1molH2,1molI2和2molHI 2、2molH2,2molI2和4molHI 3、0.51molH2,0.5molI2和1molHI 因为这三种情况中物质的量之比H2:I2:HI均为1:1:2,比例相同,故三种情况为等效平衡. 第三类与第二类相同,就是条件有所差异,但是都是比例的关系!kikcik2023-06-08 07:32:221
液压机为什么不变量？
液压机液压机（又名：油压机）是一种利用液体静压力以液体为工作介质，根据帕斯卡原理制成的用于传递能量来加工金属、塑料、橡胶、木材、粉末等制品的机械。 液压机一般由本机（主机）、动力系统及液压控制系统三部分组成。液压机分类有阀门液压机，液体液压机，工程液压机。中文名液压机分类阀门液压机、液体液压机、工程液压机组成主机、动力系统及液压控制系统别名油压机原理帕斯卡定律用途锻压成形机器简介液压机（又名：油压机）液压机是一种利用液体静压力来加工金属、塑料、橡胶、木材、粉末等制品的机械。它常用于压制工艺和压制成形工艺，如：锻压、冲压、冷挤、校直、弯曲、翻边、薄板拉深、粉末冶金、压装等等。它的原理是利用帕斯卡定律制成的利用液体压强传动的机械，种类很多。当然，用途也根据需要是多种多样的。如按传递压强的液体种类来分，有油压机和水压机两大类。水压机产生的总压力较大，常用于锻造和冲压。锻造水压机又分为模锻水压机和自由锻水压机两种。模锻水压机要用模具，而自由锻水压机不用模具。中国制造的第一台万吨水压机就是自由锻造水压机。机器用途液压机是一种以液体为工作介质，用来传递能量以实现各种工艺的机器。液压机除用于锻压成形外，也可用于矫正、压装、打包、压块和压板等。液压机包括水压机和油压机。以水基液体为工作介质的称为水压机,以油为工作介质的称为油压机。液压机的规格一般用公称工作力（千牛）或公称吨位（吨）表示。锻造用液压机多是水压机，吨位较高。为减小设备尺寸，大型锻造水压机常用较高压强（35兆帕左右），有时也采用 100兆帕以上的超高压。其他用途的液压机一般采用 6～25兆帕的工作压强。油压机的吨位比水压机低。发展简史液压机1795年，英国的J.布拉默应用帕斯卡原理发明了水压机,用于打包、榨植物油等。到19世纪中期,英国开始把水压机用于锻造，水压机遂逐渐取代了超大型蒸汽锻锤。到19世纪末，美国制成126000千牛自由锻造水压机。此后，全世界先后制造20余台10万千牛级的自由锻造水压机，其中中国制造的有2台（见彩图）。随着电动高压泵的出现和完善，锻造水压机也向较小吨位方向发展。20世纪50年代后出现了小型快速锻造水压机，可进行相当于30～50千牛锻锤所做的工作。40年代，德国制成180000千牛的巨型模锻水压机，此后全世界先后制成180000千牛以上的模锻水压机18台，其中中国制造的一台为300000千牛。加载更多相关搜索液压机视频200吨液压机多少钱一台液压机315吨二手200吨油压机小型液压机家用小型液压机小型液压机多少钱一台带移
苏州马小云2023-06-08 07:32:223
高等代数中的全系不变量和不变量是什么概念 以及它们的区别，何为全系，谁能解释一下？
这里讲得比较全http://www.docin.com/p-68953591.html
NerveM
2023-06-08 07:32:201
自变量的种类
(1)刺激特点自变量：如果被试的不同反应是由刺激的不同特性，如灯光的强度、声音的大小等引起来的，我们就把引起因变量变化的这类自变量称为刺激特点自变量。(2)环境特点自变量：进行实验时环境的各种特点，如温度、是否有观众在场、是否有噪音、白天或夜晚等等，都可以作为自变量。时间是一种非常重要和无时不在的自变量，特别是在记忆的实验中，你甚至可以说，几乎没有不用时间作自变量的记忆实验。(3)被试特点自变量：一个人的各种特点，如年龄、性别、职业、文化程度、内外倾个性特征、左手或右手为利手、自我评价高或低等，都可以作为自变量。(4)暂时造成的被试差别：被试的暂时差别通常是由主试的安排，也就是由主试给予的不同指示语造成的。
陶小凡2023-06-08 07:32:181
在心理学研究中，选择自变量有哪些要求
自变量：由实验者选择，用来引起被试者心理或行为变化的条件（刺激变量）叫自变量。 自变量一词来自数学。在数学y=f（x），在这一方程中自变量是x，因变量是y。将这个方程运用到心理学的研究中，自变量是指研究者主动操纵，而引起因变量发生变化的因素或条件，因此自变量被看作是因变量的原因。 自变量有连续变量和类别变量之分。如果实验者操纵的自变量是连续变量，则实验是函数型实验。如实验者操纵的自变量是类别变量，则实验是因素型的。在心理学实验中，一个明显的问题是要有一个有机体作为被试对刺激作反应。
豆豆staR2023-06-08 07:32:183
矩阵有哪些不变量？
既然讲不变量，就要先讲怎么变，否则毫无意义。举个例子：矩阵 在相似变换下 的不变量是：阶数、秩、特征值、……如果是矩阵乘法，那么连阶数都可能变，别的就更不谈了豆豆staR2023-06-08 07:32:182
全系不变量
全局变量mlhxueli
2023-06-08 07:32:181
统计学名词解释 变量
找到两条：（1）统计学定义：把说明现象某种特征的概念称为变量（Variable），变量可以分为分类变量、顺序变量、数值型变量等。（2）变量：指一个具有不同数值的量，其量的大小可以观察和测量。变量通常分为自变量和因变量。自变量是研究者选用或操纵的变量，以确定其对心理或行为的影响。因变量是被试者在实验室中的行为反应。
小菜G的建站之路2023-06-08 07:32:172
一个研究全天气温变化的实验中自变量和因变量各是
一个研究全天气温变化的实验中自变量和因变量分别是自变量是一天中的时间，因变量是温度。研究全天气温变化的实验即研究温度随时间变化的实验，因此自变量是一天中的时间，因变量是温度，其余为无关变量。自变量是指实验者操纵的假定的原因变量，也称刺激量或输入变量。因变量是指一种假定的结果变量，也称反应变量或输出变量，它是实验自变量作用于实验对象之后所出现的效果变量。无关变量是指那些不是某实验所需研究的，自变量与因变量之外的一切变量的统称，也称为非实验因子或无关因子。无关变量又称为控制变量，即实验中除了自变量以外，其它的可能引起实验结果改变的因素。自变量的种类1、刺激特点自变量：如果被试的不同反应是由刺激的不同特性，如灯光的强度、声音的大小等引起来的，我们就把引起因变量变化的这类自变量称为刺激特点自变量。2、环境特点自变量：进行实验时环境的各种特点，如温度、是否有观众在场、是否有噪音、白天或夜晚等等，都可以作为自变量。时间是一种非常重要和无时不在的自变量，特别是在记忆的实验中，你甚至可以说，几乎没有不用时间作自变量的记忆实验。3、被试特点自变量：一个人的各种特点，如年龄、性别、职业、文化程度、内外倾个性特征、左手或右手为利手、自我评价高或低等，都可以作为自变量。4、暂时造成的被试差别：被试的暂时差别通常是由主试的安排，也就是由主试给予的不同指示语造成的。
小白2023-06-08 07:32:171
统计学名词解释 变量 统计学里面的名词解释：变量
找到两条： （1）统计学定义：把说明现象某种特征的概念称为变量（Variable）,变量可以分为分类变量、顺序变量、数值型变量等. （2）变量：指一个具有不同数值的量,其量的大小可以观察和测量.变量通常分为自变量和因变量.自变量是研究者选用或操纵的变量,以确定其对心理或行为的影响.因变量是被试者在实验室中的行为反应.墨然殇2023-06-08 07:32:161
等组实验设计和多因素实验设计区别？ 不都是改变自变量吗？
内能增加：用一个手动泵气泵往气球里打气就可以证明做功可以增加内能了，内能减少：用一个充满气的气球垂直拿着把气球放了气，气球会飞起来那就说明做功使内能减少左迁2023-06-08 07:32:152
请问，大学生《体育科学研究方法》这本书里，自变量、因变量和控制变量是什么?
1.自变量(1)多数自变量是可以被研究者操纵的。(2)自变量的变化主要有以下几种方式：①不同种类的自变量，如运动与营养补剂；②某种自变量的出现与不出现，如采用有氧运动模型和不运动；③同一种自变量的不同水平。(3)实验自变量的水平或类型有时被称为实验处理。2.实验对象(1)实验对象是研究者设计的实验处理的对象、应用范围等。(2)研究者操纵和控制自变量是通过对实验对象进行实验处理实现的。(3)实验对象是接受实验处理的参与者，通常称被试。3.因变量(1)研究所测量的变量就是因变量。因变量是由自变量引起变化的变量，所以自变量也被称作原因变量，因变量则被称为结果变量。实验研究的中心目标是探讨变量之间的因果关系，其基本内同是考察自变量对因变量的影响，即考察实验处理因素对因变量的影响。(2)在明确因变量的过程中，需要对因变量进行界定，即给因变量下操作性定义，把抽象的变量转化为可观察的、可度量的观测指标。扩展资料实验法的基本特点是：实验法可以使研究者观察到自然条件下难以观察到的现象。实验法可以重复进行验证。实验法可以把某些特定的要素分离出来，从而比较容易观察它的效果。由于实验是可控制的，因此它比较便于测量，从而使研究结果相对精确并易于进行横向比较。实验由处理因素(自变量)、实验对象(被试)、实验效应(因变量)三个基本要素构成。为了尽量避免和减少误差，进行实验设计时应遵循以下原则：对照原则、随机化原则、重复性原则、均衡性原则。
真颛2023-06-08 07:32:151
实验中的自变量和因变量。这个实验使用的是哪类设计
自变量：是否给被试看广告；因变量：被试对广告的情绪反应（积极或消极态度）采用的是被试间设计，因为实验将被试均分为两组，每组被试接受了不同的处理，这就是被试间设计所要遵循的。铁血嘟嘟2023-06-08 07:32:141
在心理学实验中，控制额外变量的方法有哪些
消除法：采取一定的手段或措施，消除可能对实验结果不利的各种环境刺激、实验条件的额外因素或主试被试方面的主观因素比如，双盲实验和单盲实验。双盲实验：在主试者与被试者都不知道实验的目的情况下实施实验（单盲就是要么主试要么被试不知道实验目的）恒定法恒定法：当额外变量无法消除或很难消除时，使额外因素在实验过程中保持在相对恒定的水平以排除其变化对结果造成的干扰。比如在实验过程中保持光照、温度等的恒定。随机取样法随机取样法：平衡被试间个体差异因素的一种常用方法，通常以抽取被试样本和被试分组来实现该方法从理论上保证被试的代表性，不同实验处理组的被试特质基本处于相同水平，以此来保证不同组实验结果的可比性。比如被试的随机取样、随机分组，实验刺激的随机呈现等。等组匹配法等组匹配法：根据被试某些方面的特征或行为表现，将被试认为地划分为具有相同特制的若干组，使各组特制基本相同。比如将20名男性和30名女性均匀分配到两组，各组分别有10名男性15名女性。抵消平衡法抵消平衡法：在额外变量既不能消除也不能保持恒定的情况下，通过实验程序设计的方法抵消或平衡额外因素带来的误差。通常其用来应对实验中的顺序误差、空间误差、习惯误差、疲劳效应、练习效应等，如ABBA法和拉丁方设计。统计控制法当实验中某些额外因素未能加以有效控制时，可以采用提出极端数据，统计校正或根据主试观察提出不可靠的数据，保证实验数据的可靠性。一般用在实验之后。
瑞瑞爱吃桃2023-06-08 07:32:141
spss数据分析被试对象的基本信息多个变量的频率怎样弄到一个表里面
描述性统计，然后合并再也不做站长了2023-06-08 07:32:132
智力水平属于什么变量
智力水平属于组间变量。根据查询相关公开信息显示，智力水平是被试变量，是稳定不变的，只能作为组间变量的。Jm-R2023-06-08 07:32:131
会判断不同组别的变量是什么
直接根据定义区分就行了被试内设计是指每个或每组被试接受所有自变量水平的实验处理的真实验设计,又称“重复测量设计”.1、被试内设计的优点 ①被试内设计需要的被试较少,实验设计方便、有效.②被试内设计比组间设计更敏感.③心理学的某些领域需要使用被试内设计,即被试内设计适用于研究练习的阶段性.④被试内设计消除了被试的个体差异对实验的影响.2、在使用被试内设计时,应注意该设计的缺点及采用合适的方法克服这些缺点 被试内设计的缺点：①一种实验条件下的操作将会影响另一种实验条件下的操作,也就是实验顺序造成了麻烦.②被试内设计的方法不能用来研究某些被试特点自变量之间的差异.③如果实验中每一种实验条件需要较长时间的恢复期,就不宜使用被试内设计.④当不同自变量或自变量的不同水平产生的效果不可逆时,不宜使用被试内设计.克服被试内设计缺点的方法：①完全的被试内设计：就是把所有可能的顺序都排出来进行实验,以抵消练习或疲劳作用的影响.通常采用两种完全的被试内设计：随机区组设计和ABBA平衡法.②不完全的被试内设计：此方法是可以保证每个自变量都同等地出现在所有可能的顺序或选择的顺序的每一个位置上.采用的方法一种是拉丁方设计,另一种是随机开始的循环排列.被试间设计的优点:每一个人只接受一种处理方式,而一种处理方式不可能影响或污染另一种处理方式,因此避免了练习效应和疲劳效应等由实验顺序造成的误差.被试间设计的缺点:⑴所需要的被试数量巨大:由于每一个自变量的每一个水平都需要不同的被试,当实验因素增加时,实验所需要的被试数量就会迅速增加.⑵由于接受不同处理的总是不同的个体,因此被试间设计从根本上是不能排除个体差异对实验结果的混淆的,而匹配和随机化技术也只是尽可能地缓解而不是根治这一问题.
gitcloud2023-06-08 07:32:121
在spss里做两因素2×2重复实验（每个因素只有两个水平），没有组间变量，共5个被试，如何输入数据？
你的样本量太小了，不建议这样做我经常帮别人做这类的数据分析的苏州马小云2023-06-08 07:32:112
多变量实验设计的混合实验设计
在多因素实验设计中，当两个或多个因素均为被试间因素时，我们称之为组间或被试间实验设计，当两个或多个因素均为被试内因素时，我们称之为组内或被试内实验设计。然而，还有一种可能性，多因素实验设计中的自变量既包含有被试间因素，又包含有被试内因素，这种情况我们称之为混合实验设计（Mixed Factorial Design）。混合实验设计的基本方法是，首先确定实验中的被试间因素和被试内因素，将被试按被试间因素的水平数随机分组，然后，每组被试接受被试间因素的某一处理水平与被试内因素所有处理水平的结合。我们仍以两因素混合实验设计举例，表3中自变量A因素是被试间因素，有两个水平，B因素是被试内因素，有四个水平。两个因素共有2×4=8种处理水平的结合，即A1B1，A1B2，A1B3，A1B4，A2B1，A2B2，A2B3，A2B4。按照被试间因素的水平数，被试应随机分为两组，实验组1接受A1水平与B因素所有水平的结合，即A2B1，A2B2，A2B3和A2B4。 表3 两因素混合实验设计举例 B因素（被试内） B1 B2 B3 B4 被试 A因素（被试间） 实验组1 A1 Y Y Y Y 实验组2 A2 Y Y Y Y 混合实验设计的基本思想是：一方面，由于有自变量成为被试内因素，每个被试接受多次实验处理，因此在一定程度上减少了被试之间个体差异可能造成的实验误差，与被试间实验设计相比，混合设计可以节省被试。另一方面，由于有自变量是被试间因素，因此不至于每个被试由于接受实验处理次数过多而造成疲劳、学习等效应。铁血嘟嘟2023-06-08 07:32:101
怎么判断多变量实验中组内和组间的关系？
判断方法：组间：一般属于被试特征变量的为组间，比如，性别若做自变量，只可能是组间，不可能让一个人既是男人又是女人，还有要考察智力对其他方面的影响，这里智力作为自变量，如果要分弱智、中等、天才三组，不可能让一个人又是弱智又是天才，所以只能组间。组内：指一个人能够同时具有的，比如：一个人能同时识别大字体和效字体。而组间就是这一个人不可能同时具有的，比如：你不可能同时是男人或女人，或者说，你不可能既是老人又是小孩。所以大字体小字体是当作组内，而男人女人和老人小孩是组间。扩展资料：组间实验的应用：以两因素完全随机实验设计举例，如自变量A因素有两个水平，B因素有四个水平。两个因素共有2×4=8种处理水平的结合，即A1B1，A1B2，A1B3，A1B4，A2B1，A2B2，A2B3，A2B4。将被试随机分为八组，每组被试接受一个自变量实验处理水平的结合。实验设计的基本思想是，由于实验处理前，被试是随机分配给各实验处理组的，因而保证了各组被试实验之前无差异。实验处理后测量到的差异可能来自A因素、B因素，或来自A因素与B因素的交互作用。组内实验的应用：以两因素被试内实验设计举例，如自变量A因素有两个水平，B因素有四个水平。两个因素共有2×4=8种处理水平的结合，即A1B1，A1B2，A1B3，A1B4，A2B1，A2B2，A2B3，A2B4。参加实验的每个被试接受所有自变量实验处理水平的结合。实验设计的基本思想是，由于每个被试接受所有的试验处理水平的结合，因而实验处理后测量到的差异应当来自A因素、B因素，或来自A因素与B因素的交互作用。参考资料来源：百度百科-多变量实验设计
拌三丝2023-06-08 07:32:091
被斥变量是什么
被斥变量是指在外界条件一致的情况下，被试间不同程度的持续性特征。因为被斥变量可作为实验的自变量，所以被斥变量是指在外界条件一致的情况下，被试间不同程度的持续性特征。变量，是指没有固定的值，可以改变的数。Chen2023-06-08 07:32:091
霍桑实验中的照明实验自变量是什么
被试间设计。霍桑实验中的照明实验自变量出自超星尔雅学习通《心理学的智慧》2020章节测试，其答案为被试间设计。自变量是指研究者主动操纵，而引起因变量发生变化的因素或条件，因此自变量被看作是因变量的原因。bikbok2023-06-08 07:32:081
简述教育实验变量控制的主要方法。
(1)随机选择和分配被试消除被试个体之间的差异，因而采用随机方法来选择和分配被试，能有效地控制被试间的各种差异。 (2)设置控制组 在实验中设置一个或多个控制组，对两个组同时进行因变量的观测(包括前测和后测)，能较好地排除或恒定成熟对实验中因变量的作用。 (3)采用“双盲法” 所谓双盲法，即研究者在实验中既不让实验的主试也不让被试了解实验的真实目的和意图，这可在一定程度上控制主试的态度、被试间自变量的扩散等方面的无关变量。 (4)使无关变量保持恒定 对这些难以完全消除的无关变量，研究者可以设法将其恒定，即在实验的各个组别、各个阶段使其保持不变。 (5)提高实验设计的科学性 在设计中根据对无关变量控制的需要来设计操作自变量的具体方法、设计实验程序、进行时间分配，这能较好地进行无关变量的控制。 (6)控制资料统计过程 研究者按实验目的选择合适的统计方法，并严格统计的程序和结果处理，能减少统计误差，提高研究结论的准确性。
meira2023-06-08 07:32:061
选择反应时实验中组间变量和组内变量各是什么
直接根据定义区分就行了被试内设计是指每个或每组被试接受所有自变量水平的实验处理的真实验设计,又称“重复测量设计”.1、被试内设计的优点 ①被试内设计需要的被试较少,实验设计方便、有效.②被试内设计比组间设计更敏感.③心理学的某些领域需要使用被试内设计,即被试内设计适用于研究练习的阶段性.④被试内设计消除了被试的个体差异对实验的影响.2、在使用被试内设计时,应注意该设计的缺点及采用合适的方法克服这些缺点 被试内设计的缺点：①一种实验条件下的操作将会影响另一种实验条件下的操作,也就是实验顺序造成了麻烦.②被试内设计的方法不能用来研究某些被试特点自变量之间的差异.③如果实验中每一种实验条件需要较长时间的恢复期,就不宜使用被试内设计.④当不同自变量或自变量的不同水平产生的效果不可逆时,不宜使用被试内设计.克服被试内设计缺点的方法：①完全的被试内设计：就是把所有可能的顺序都排出来进行实验,以抵消练习或疲劳作用的影响.通常采用两种完全的被试内设计：随机区组设计和ABBA平衡法.②不完全的被试内设计：此方法是可以保证每个自变量都同等地出现在所有可能的顺序或选择的顺序的每一个位置上.采用的方法一种是拉丁方设计,另一种是随机开始的循环排列.被试间设计的优点:每一个人只接受一种处理方式,而一种处理方式不可能影响或污染另一种处理方式,因此避免了练习效应和疲劳效应等由实验顺序造成的误差.被试间设计的缺点:⑴所需要的被试数量巨大:由于每一个自变量的每一个水平都需要不同的被试,当实验因素增加时,实验所需要的被试数量就会迅速增加.⑵由于接受不同处理的总是不同的个体,因此被试间设计从根本上是不能排除个体差异对实验结果的混淆的,而匹配和随机化技术也只是尽可能地缓解而不是根治这一问题.Chen2023-06-08 07:32:061
要求每位被试只接受一个自变量水平处理的实验设计，称之为()设计。
【答案】：被试间解析：被试间设计（between-subjects design），是指要求每个被试（组）只接受一个自变量水平的处理，对另一被试（组）进行另一种自变量水平处理的实验设计。这种设计的特点是，比较在不同被试之间进行，因此，这种设计又称为组间设计（between-groups design）kikcik2023-06-08 07:32:051
时间压力可以作为被试内变量吗
不可以被试内变量，是一个被试接受所有处理水平；被试间变量是一个被试只接受一种处理水平那么在混合设计的时候，比如2*2，就会有一个是自变量是被试内设计的，另一个是被试间设计的。阿啵呲嘚2023-06-08 07:32:051
组间变量是什么
鼠标变量的话，可以通过简单的变量，然后自己改变它的应用，整体运行的方式就好了苏州马小云2023-06-08 07:32:053
组间变量为啥要有三个水平
组间变量要有三个水平，其实组间变量就是指这个变量的不同水平下被试接受的处理只有一种，而组内变量是变量的不同水平处理都被所有被试接受，和被试间被试内设计的定义有类似的地方。比如A变量，三个水平，每个被试只接受其中一种处理，即为组间变量。B变量，两个水平，每个被试均接受B1，B2两个水平的处理，则为组内变量。所以组间变量要有三个水平。左迁2023-06-08 07:32:041
如何对研究变量进行测量
般有三种方法：1、对部分被试变量及暂时被试变量的控制方法：被试变量是指外界条件一致的情况下，被试间不同程度的持续性特征。例如年龄、性别、民族、文化及其他较为稳定的个体差异；暂时的被试变量是指非持续性的被试机能状态，例如疲劳、兴奋水平、诱因等等。对这种无关变量的控制一般采用以下方法，包括用指导语控制，主试对被试者的态度应予规范化，双盲实验法，控制被试者的个体差异和实验组、控制组法。2、对环境变量及部分被试变量的控制方法：主要指不作为自变量的环境方面的因素，实验执行中所产生的无关变异因素，及部分被试变量或暂时被试变量因素。控制方法主要包括以下几种：（1）操作控制的方法，主要指主试着的具体操作，排除一些变异因素对所研究问题的影响，有两个方面即无关变量的消除和无关变量的保持恒定；（2）设计控制的方法，即通过实验设计，控制实验结果中可能混进的无关变量效果，包括无关变量效果的平衡（将被试分为两个无关变量相等的组：控制组和实验组），无关变量效果的抵消（令该组内每个被试分别接受两个或两个以上的实验处理，包括完全被试内设计和不完全被试内设计）和随机化法、配对法。（3）统计控制的方法，包括无关变量的纳入和统计控制。
hi投2023-06-08 07:32:021
研究设计中无关变量的控制方法有哪些
有三种方法：1、对部分被试变量及暂时被试变量的控制方法：被试变量是指外界条件一致的情况下，被试间不同程度的持续性特征。例如年龄、性别、民族、文化及其他较为稳定的个体差异；暂时的被试变量是指非持续性的被试机能状态，例如疲劳、兴奋水平、诱因等等。对这种无关变量的控制一般采用以下方法，包括用指导语控制，主试对被试者的态度应予规范化，双盲实验法，控制被试者的个体差异和实验组、控制组法。2、对环境变量及部分被试变量的控制方法：主要指不作为自变量的环境方面的因素，实验执行中所产生的无关变异因素，及部分被试变量或暂时被试变量因素。控制方法主要包括以下几种：（1）操作控制的方法，主要指主试着的具体操作，排除一些变异因素对所研究问题的影响，有两个方面即无关变量的消除和无关变量的保持恒定；（2）设计控制的方法，即通过实验设计，控制实验结果中可能混进的无关变量效果，包括无关变量效果的平衡（将被试分为两个无关变量相等的组：控制组和实验组），无关变量效果的抵消（令该组内每个被试分别接受两个或两个以上的实验处理，包括完全被试内设计和不完全被试内设计）和随机化法、配对法。（3）统计控制的方法，包括无关变量的纳入和统计控制。LuckySXyd2023-06-08 07:32:012
教育实验研究的教育实验的变量控制
1．教育实验变量控制的内涵教育实验变量控制即无关变量的控制，是指控制那些在教育实验中应保持恒定的变量。教育实验中，为了探索因果关系，证实确实是自变量X导致了因变量Y的变化，就必须排除外来的无关变量的干扰，保证各方面变量平等，才能保证实验结果是可靠的。2．教育实验变量控制的主要方法教育实验中无关变量很多，要对其进行有效的控制，实验者必须有针对性地选择合理的方法。教育实验中控制无关变量的主要方法有：（1）随机选择和分配被试。消除被试个体之间的差异，因而采用随机方法来选择和分配被试能有效地控制被试间的各种差异。（2）设置控制组。在实验中设置一个或多个控制组，对两个组同时进行因变量的观测（包括前侧和后侧），能较好地排除或恒定成熟对实验中因变量的作用。（3）采用“双盲法”。所谓双盲法，即研究者在实验中既不让实验的主试也不让被试了解实验的真实目的和意图，这可在一定程度上控制主试的态度、被试间自变量的扩散等方面的无关变量.（4）使无关变量保持恒定。对这些难以完全消除的无关变量，研究者可以设法将其恒定，即在实验的各个组别、各个阶段使其保持不变。（5）提高实验设计的科学性。在设计中根据对无关变量控制的需要来设计操作自变量的具体方法、设计实验程序、进行时间分配，这能较好地进行无关变量的控制。（6）控制资料统计过程。研究者按照实验目的选择合适的统计方法，并规范程序统计和结果处理，能减少统计误差，提高研究结论的准确性。再也不做站长了2023-06-08 07:31:581
2（被试间）*2（被试内）*2（被试内）混合实验设计SPSS分析。 被试间变量是二分变量，被试内变
混合设计是既包括组内变量又包括组间变量的设计。组内变量是指其所有条件都在同一批人身上实施的变量。比如，看看哪一种饮料更受欢迎，所有人都要既品尝可口可乐也品尝百事可乐。组间变量是指一个条件只在某一组人身上存在的变量。比如，品尝饮料的人分为男、女，性别就是一个组间变量。把饮料和性别这两个变量放在一起，就是一个混合设计。可以看到不同性别的人对饮料是不是有不同的偏好。
tt白2023-06-08 07:31:561
为什么对于被试变量,只能采用组间设计？
你能再详细点吗？人类地板流精华2023-06-08 07:31:564
年龄是被试间变量吗
是。在混合设计中，每个被试只接受自变量一种处理的变量是被试间变量，年龄是被试间变量，以及药物类型、记忆术、心理治疗方法、数学方法等刺激（或任务）变量，都只能作为被试间因素或被试间变量来研究。
u投在线2023-06-08 07:31:551
被试变量什么意思，心理学
是被试变量还是被试间（内）变量呀。如果是被试变量指因为由被试的一些特性所构成的变量，比如男女、兴趣等等。
北境漫步2023-06-08 07:31:551
被试内变量是什么
被试内变量 和 被试间变量是在混合设计中的相对概念。在混合设计中，有不同被试的那个自变量叫被试间变量，有相同被试的那个变量叫被试内变量meira2023-06-08 07:31:552
spss怎么做同时含有多个被试内变量和多个被试间变量的重复测量方差分析？
重复测量是针对同样的个案 针对同样的因变量进行的不同时间段的测量所以你这个只是普通的2*2试验设计，就用多因素方差分析即可分析了
CarieVinne 2023-06-08 07:31:551
ttl多线程子线程如何独立使用变量
把多线程全局变量改成单线程局部变量就可以实现各自独立了gitcloud2023-06-08 07:31:541
为什么常数与任何随机变量独立
和任何事件都独立。常数也叫常量，与变量相对，是指在某个变化过程中，数值始终保持不变的量，常数与任何随机变量独立是和任何事件都独立的，误差是服从正态分布并且相互独立的。
wpBeta2023-06-08 07:31:541
两个随机变量独立的问题
如果E[XY]=E[X]E[Y]，那麽X与Y独立。这句话错误，逆命题正确。E[XY]=E[X]E[Y]，则X与Y不相关，“不相关”不能推出“相互独立”。相互独立可以推出不相关。tt白2023-06-08 07:31:542
被试间变量，被试内变量各指什么？怎样区分？
直接根据定义区分就行了被试内设计是指每个或每组被试接受所有自变量水平的实验处理的真实验设计，又称“重复测量设计”。 1、被试内设计的优点 ①被试内设计需要的被试较少，实验设计方便、有效。 ②被试内设计比组间设计更敏感。 ③心理学的某些领域需要使用被试内设计，即被试内设计适用于研究练习的阶段性。 ④被试内设计消除了被试的个体差异对实验的影响。 2、在使用被试内设计时，应注意该设计的缺点及采用合适的方法克服这些缺点 被试内设计的缺点：①一种实验条件下的操作将会影响另一种实验条件下的操作，也就是实验顺序造成了麻烦。②被试内设计的方法不能用来研究某些被试特点自变量之间的差异。③如果实验中每一种实验条件需要较长时间的恢复期，就不宜使用被试内设计。④当不同自变量或自变量的不同水平产生的效果不可逆时，不宜使用被试内设计。 克服被试内设计缺点的方法：①完全的被试内设计：就是把所有可能的顺序都排出来进行实验，以抵消练习或疲劳作用的影响。通常采用两种完全的被试内设计：随机区组设计和ABBA平衡法。②不完全的被试内设计：此方法是可以保证每个自变量都同等地出现在所有可能的顺序或选择的顺序的每一个位置上。采用的方法一种是拉丁方设计，另一种是随机开始的循环排列。被试间设计的优点:每一个人只接受一种处理方式,而一种处理方式不可能影响或污染另一种处理方式,因此避免了练习效应和疲劳效应等由实验顺序造成的误差. 被试间设计的缺点:⑴所需要的被试数量巨大:由于每一个自变量的每一个水平都需要不同的被试,当实验因素增加时,实验所需要的被试数量就会迅速增加.⑵由于接受不同处理的总是不同的个体,因此被试间设计从根本上是不能排除个体差异对实验结果的混淆的,而匹配和随机化技术也只是尽可能地缓解而不是根治这一问题. 查看原帖>>此后故乡只2023-06-08 07:31:541
二维随机变量独立的充要条件是什么？
二维随机变量（X，Y）独立的定义式为：F（x，y）=F（x）*F（y ）等价的命题如下：二维离散型随机变量X，Y独立的充分必要条件为 ：对（X，Y）任意可能的取值（xi，yj）均有P（X=xi，Y=yj）=P（X=xi）*P（Y=yj）2. 二维连续型随机变量X，Y独立的充分必要条件为 ：f(x，y)=f（x）*f（y ）这里，f（x，y）为（X，Y）的联合概率密度函数，f（x）为一维随机变量X的概率密度函数，f（y ）为一维随机变量Y的概率密度函数。参考资料百度知道：https://zhidao.baidu.com/question/565021512959105724.html豆豆staR2023-06-08 07:31:531
研究变量是什么
研究变量是研究者所需要的研究与测量的随条件变化而变化的因素。变量是指在质或量上可以变化的概念或属性，即会变化的、有差异的因素。变量是相对于常量而言的。变量主要包括三种类型：自变量、因变量、无关变量。变量用于开放句子，表示尚未清楚的值（即变数），或一个可代入的值（见函数）。这些变量通常用一个英文字母表示，若用了多于一个英文字母，很易令人混淆成两个变量相乘。i,n,m,x,y,z是常见的变量名字，其中n,m,z较常表示整数,而i常表示循环中表示递增的变量（比如在排序算法中）。变量是统计学研究中对象的特征，在数量标志中，不变的数量标志称为常量或参数，可变的数量标志称为变量。由可变数量标志构造的各种指标也称为变量。它可以是定性的也可以是定量的，一个定量变量要么是离散的，要么是连续的。社会科学中研究变量的关系，通常把一个变量称为自变量（独立变量），另一个变量称之为因变量（依赖变量）。变量包括各种数量标志和全部统计指标，它都是以数值形式表示的，但不包括品质标志。tt白2023-06-08 07:31:531
两个独立随机变量X、Y概率密度已知且都是均匀分布,求Z=XY分布
韦斯特兰2023-06-08 07:31:521
为什么以下图片中的隐函数求导方式中认为y和x是相互独立的变量呢?
隐函数的求导公式dy/dx=–F"x/F"y,在这个公式中F"x,F"y是二元函数F(x,y)的偏导数，二元函数求对一个自变量的偏导数时，另外一个自变量看成常数，即y和x是相互独立的变量。如果采用方程两边同时求导的方法，y和x就不能看成相互独立的变量了，而应该将y看成中间变量。小菜G的建站之路2023-06-08 07:31:521
正态分布的随机样本变量是否是独立的？
不论原来的总体是否服从正态分布，样本均值的抽样分布都将趋于正态分布，其设是独立随机变量序列,假设存在,若对于任意的,成立 称服从中心极限定理. [
凡尘2023-06-08 07:31:523
概率论问题 x1，x2，x3为相互独立随机变量，证明 p(x1+x2+x3|x1+x2,x1)=
其实和x1与x2+x3,x2-x3相互独立是一个问题。终归是证明x1,x2...xm,y1,y2...yn相互独立时有连续函数h(x1,x2...xm)和g(y1,y2,...yn)相互独立。这个证明比较复杂，一般是作为结论记住。但是可以知道的是，相互独立时有F(x1,x2...xn)=F(x1)F(x2)...F(xn)=F(x1,x2)...F(xn)=F(x1,x2,x3)...F(xn)=...因此相互独立时必有F(x1,...,xn,y1,...,yn)=F1(x1,...,xn)F2(y1,...,yn)。再使用浙大概率论75页定理即得最后结论。小菜G的建站之路2023-06-08 07:31:521
abaqus中提交工作后，出现错误：独立的变量必须是升序排列。请问各位大师是什么意思啊？不明白
http://zhidao.baidu.com/question/392131254.htmlkikcik2023-06-08 07:31:521
已知X，Y为独立的随机变量，求它们的联合概率密度f(x,y)？如下图
x,y是独立随机变量，则f(x,y)=fX(x)*fY(y)则f(x,y)=e^(-y), 0≤x<1, y>00,其他小白2023-06-08 07:31:511
多元变量的独立性怎么证明
X服从P(λ1)，则P(X=i)= [λ1^i/i!]*e(-λ1) X+Y=k，则Y=k-i， Y服从P(λ2)，则P(Y=k-i)= [λ2^(k-i)/(k-i)!]*e^(-λ2) 从而p(X+Y=k)=∑(i=0,k)λ1^i/i!*e(-λ1)*λ2^(k-i)/(k-i)!*e^(-λ2) X=i从0到k取值，Y对应取值 那X+Y=k时(X,Y)取值的所有情况求和 P(x。豆豆staR2023-06-08 07:31:511
两个相互独立随机变量乘积的期望等于这两个随机变量期望的乘积. 离散情况下怎么证明？
只要把积分的过程改成求和就可以证明了，如图。请采纳，谢谢！人类地板流精华2023-06-08 07:31:502
多因数心理实验设计中，“变量彼此独立”与“变量之间存在交互效应”是个什么样的关系？
问题的关键不在 变量交互，或变量独立，而在于你自身看问题的本意NerveM
2023-06-08 07:31:483
设X,Y为两个独立随机变量，且方差DX=3，DY=4,则D(X+Y)= ？
据方差的性质，若X，Y为相互独立的随机变量，有：D（X+Y）=D（X）+D（Y）答案是7
黑桃花2023-06-08 07:31:472