Logo
Unionpedia
Giao tiếp
Tải nội dung trên Google Play
Mới! Tải Unionpedia trên thiết bị Android™ của bạn!
Cài đặt
truy cập nhanh hơn trình duyệt!
 

Hệ số tương quan và Phân phối chuẩn nhiều chiều

Phím tắt: Sự khác biệt, Điểm tương đồng, Jaccard Similarity Hệ số, Tài liệu tham khảo.

Sự khác biệt giữa Hệ số tương quan và Phân phối chuẩn nhiều chiều

Hệ số tương quan vs. Phân phối chuẩn nhiều chiều

Hệ số tương quan trong bài này nói về hệ số tương quan giữa hai biến số. Trong lý thuyết xác suất và thống kê, phân phối chuẩn nhiều chiều, đôi khi được gọi là phân phối Gauss nhiều chiều, là tổng quát hóa của phân phối chuẩn một chiều (còn gọi là phân phối Gauss) cho không gian nhiều chiều hơn.

Những điểm tương đồng giữa Hệ số tương quan và Phân phối chuẩn nhiều chiều

Hệ số tương quan và Phân phối chuẩn nhiều chiều có 1 điểm chung (trong Unionpedia): Khoa học Thống kê.

Khoa học Thống kê

Mật độ xác suất xuấ hiện nhiều hơn khi tiến gần giá trị (trung bình cộng) được kỳ vọng trong phân phối chuẩn. Trong hình là thống kê được sử dụng trong kiểm định chuẩn. Các loại thang đo bao gồm độ lệch chuẩn, phần trăm cộng dồn'', đương lượng phân vi, điểm Z, điểm T, chín chuẩn hoá'' và ''phần trăm trong chín chuẩn hoá.'' Đồ thị phân tán được sử dụng trong thống kê mô tả nhằm thể hiện mối quan hệ quan sát được giữa các biến số.'' Thống kê là nghiên cứu của tập hợp nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm phân tích, giải thích, trình bày và tổ chức dữ liệuDodge, Y. (2006) The Oxford Dictionary of Statistical Terms, OUP.

Hệ số tương quan và Khoa học Thống kê · Khoa học Thống kê và Phân phối chuẩn nhiều chiều · Xem thêm »

Danh sách trên trả lời các câu hỏi sau

So sánh giữa Hệ số tương quan và Phân phối chuẩn nhiều chiều

Hệ số tương quan có 11 mối quan hệ, trong khi Phân phối chuẩn nhiều chiều có 15. Khi họ có chung 1, chỉ số Jaccard là 3.85% = 1 / (11 + 15).

Tài liệu tham khảo

Bài viết này cho thấy mối quan hệ giữa Hệ số tương quan và Phân phối chuẩn nhiều chiều. Để truy cập mỗi bài viết mà từ đó các thông tin được trích xuất, vui lòng truy cập:

Chào! Chúng tôi đang ở trên Facebook bây giờ! »