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n维正娈Xd量

有本质区别,n维随机向量是一个向量,n维随机变量可以理解为一个n维数组,就是有n个元素

你是说一个 n维单位列向量 构成的向量组 ?那秩为 1.由一个非零向量构成的向量组线性无关

线性代数中“n维向量”中的“n维”是指向量的元素个数为n.比如,三维向量的形式为α=(x1,x2,x3),五维向量的形式为β=(x1,x2,x3,x4,x5).向量,指具有大小和方向的几何对象,可以形象化地表示为带箭头的线段:箭头所指,代表向量的方向、线段长度,代表向量的大小.一个向量可以有多种记法,如记作粗体的字母(a、b、u、v),或在字母顶上加一小箭头→,或在字母下加波浪线~.

没看懂你说的,不过应该是数学系同学,你的高代不过关啊~我说一下我的理解,协方差是当随机变量个数增多,衡量每个变量之间的联系的量,如果协方差矩阵是满秩,那么可以说变量是线性无关的,既然线性无关,其联合分布自然也是n维,这些条件是充要的,因为它们都在说同一个道理,就是n维空间可以由n个线性无关的向量张成.

这个定理中的x1-xn是不需要独立的.从二维上看.因为二维正态分布是这样的,很明显,相关系数ρ≠0,那么x, y是不独立的.根据你那个定理,x+y应该也是服从正态分布的.书上说,如果x, y独立,那么x+y~N(u1+u2, Δ1^2+Δ2^2)我觉得x+y就算不独立,也服从一维正态分布,但是他的期望和方差应该不是u1+u2和Δ1^2+Δ2^2.而是有另外的方式.

|X|=√(X1+X2+……+Xn)

n维单位列向量属于nX1的矩阵 矩阵的秩=行秩=列秩 列秩为1 ,所以矩阵的秩为1

先,列向量和行向量是线性代数的知识点.行向量之所以叫行向量是因为分量是横着排的,列向量之所以叫列向量是因为分量是竖着排的,两者并没有本质区别.n维就是因为向量有n个分量,(1,2,4)就是三维行向量,若将1,2,4竖着写在小括号里,就叫三维列向量 按照这么延伸下去 1,2,3.n个数竖着写就成n维列向量了.

n维随机变量是和x1,x2,xn有关的n元函数,实质都是一个区域内取值的概率.举个二维随机变量的联合分布的例子:有两个随机变量x和y,分别表示身高和体重,那么经过调查统计,x和y会出现两串数字(即身高取值一串,体重取值一串),这两串数字可以在两条相互垂直的坐标轴上表示出来,那么二维随机变量的联合分布就表示:x取一个定值,y取一个定值后,分别取x

n维单位列向量,分别是(1,0,0,,0)^T(0,1,0,,0)^T(0,0,1,,0)^T(0,0,0,,1)^T 性质是,各分量除了1个1之外,其余都是0

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