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1樓：星星星的孩子

在（4-1）的密度函式中，用（4-3）中的多元廣義距離替換（4-2）中的單變數距離，可獲得多元正態密度。一旦替換，單變數正態常數［］必須變為一個更廣義的常數，使多元密度函式的volume（海量的資料規模？）與任何p值一致。

常數必須如此改變，因為在多變數情況下，概率由xi值差定義域下的volume體現。［1］表明，這個常數是［］，結果是，隨機向量x=[ .........]下的維p多元正態呈現為（4-4）形式，這裡負無窮

p.我們也可以用np( )表示這個維p多元正態，類似於單變數情況下的正太密度。

非統計／數學等專業，對專業知識有理解難度，請結合自己專業術語理解看吧，笑納。

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2樓：自由天使

對於一個變數，樣本方差通常用來描述這個變數中的數值的變異程度（或離散程度）。當我們觀察每一個單元的p變數時，其變異性可以用樣本方差-協方差矩陣來描述。

（神馬神馬數學式，我不是數學專業的看不懂）

這個樣本方差矩陣包含p方差和1/2p（p-1）可能不同的方差。有時需要對這個用s來表達的變異性賦值一個數字值。對一個數值的一種選擇就是s的行列式，當p=1時，它可以減少一個單獨特徵的通常樣本方差。

這個行列式被稱為廣義樣本方差。

3樓：匿名使用者

這個沒點高學歷的還真頭疼的很等待大神免費回答吧

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4樓：鬼打手一千

儘管樣本的相關性和樣本的協方差在特徵上完全相同，但由於相關性的範圍是有界的，因此相關性顯然更適合用來分析。總結來說，樣本相關性r具有如下特徵：

r的取值必定在閉區間[-1，1]之內

r在這裡表示線性相關程度。r=0表明各變數之間無線性關係。此外，r的值表明相關性具有如下趨勢：

r＜0表示一對變數組合中會有一個變數的取值大於平均值，而另一個變數的取值小於平均值。r＞0表示一對變數組合中兩個變數要麼取值都很大，要麼取值都很小。

如果第i個變數的觀測值變為y=ax+b（為書寫方便這裡省去角標，下同），第k個變數的觀測值變為y=cx+d，假設a，c均為常數，且a=c，那麼rik取值保持不變。

統計學專業英語翻譯，求翻譯成漢語，拜託了，非常感謝！！！！ 30

5樓：

現在覺得累的話說明你做得很好（tough means doing well.）我覺得英語的翻譯比較貼切一點這是一本書的名字來著好像也有翻拍成電影

6樓：

理念非常對，但是不容易。二樓回答了，這裡補充幾點：養成英語思維用漢語來養是不可能的，英語的語感必須用英語來養成。

就是說，想要達到英語思維，漢語思維就只能或者不用，或者同英語思維分開。這都需要個人控制自己的大腦。別人沒用的。

另...

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7樓：匿名使用者

與中值相比，一個分佈的均值更為敏感，因為均值受到每項觀測的影響，而中值則不會。在（4、8、9、10、14）這個例子中，均值和中值得都為9。如其中一項觀測值發生改變，均值也會變化。

（4、8、9、10、14）這組數的均值是y=9，而（4、8、9、10、149）這組數的均值為y=36；但兩組數的中值都是m=9。哪一個值代表了更典型的觀測值？是中值還是均值？

這取決於資料的性質和研究的目的。如果你需要一個考慮樣本中所有觀測值的指標，那麼就選擇均值。如果一組資料中，存在某些極大或極小的值會為分佈帶來不當的影響，那麼就選擇中值。

例如，許多與個人收入相關的資料處理都採用了中值表述，因為這樣結果就不會受到最富有或最貧窮那部分人的收入的影響，因此，中值更能體現一個群體的收入水平。