6 kontakty: Funkcja gęstości prawdopodobieństwa, Miara zależności, Odwrotna dystrybuanta, Rozkład normalny, Skala dychotomiczna, Zależność zmiennych losowych.
Funkcja gęstości prawdopodobieństwa
Rozkład normalny nazywany też rozkładem Gaussa Funkcja gęstości prawdopodobieństwa (gęstość zmiennej losowej) – nieujemna funkcja rzeczywista, określona dla rozkładu prawdopodobieństwa, taka że całka z tej funkcji, obliczona w odpowiednich granicach, jest równa prawdopodobieństwu wystąpienia danego zdarzenia losowego.
Nowy!!: Współczynnik korelacji dwuseryjnej i Funkcja gęstości prawdopodobieństwa · Zobacz więcej »
Miara zależności
Miara zależności – jest to statystyczna miara określające siłę i kierunek związku pomiędzy dwiema zmiennymi.
Nowy!!: Współczynnik korelacji dwuseryjnej i Miara zależności · Zobacz więcej »
Odwrotna dystrybuanta
Odwrotna dystrybuanta, funkcja kwantylowa – uogólniona funkcja odwrotna do dystrybuanty danego rozkładu prawdopodobieństwa.
Nowy!!: Współczynnik korelacji dwuseryjnej i Odwrotna dystrybuanta · Zobacz więcej »
Rozkład normalny
Rozkład normalny, rozkład Gaussa (w literaturze francuskiej zwany rozkładem Laplace’a-Gaussa) – jeden z najważniejszych rozkładów prawdopodobieństwa, odgrywający ważnąrolę w statystyce.
Nowy!!: Współczynnik korelacji dwuseryjnej i Rozkład normalny · Zobacz więcej »
Skala dychotomiczna
Skala dychotomiczna – rodzaj skali pomiarowej, szczególny przypadek skali nominalnej.
Nowy!!: Współczynnik korelacji dwuseryjnej i Skala dychotomiczna · Zobacz więcej »
Zależność zmiennych losowych
współczynnika korelacji Pearsona Kwartet Anscombe’a – cztery zestawy danych o identycznych cechach statystycznych, takich jak średnia arytmetyczna, wariancja oraz współczynnik korelacji Pearsona (r≈0,816). Anscombe ilustrował w ten sposób uwagę, że poza porównywaniem statystyk liczbowych, warto używać graficznych metod reprezentacji danych. Zależność statystyczna zmiennych losowych (korelacja) – związek pomiędzy dwiema zmiennymi losowymi X i Y. Intuicyjnie, zależność dwóch zmiennych oznacza, że znając wartość jednej z nich, dałoby się przynajmniej w niektórych sytuacjach dokładniej przewidzieć wartość drugiej zmiennej, niż bez tej informacji.
Nowy!!: Współczynnik korelacji dwuseryjnej i Zależność zmiennych losowych · Zobacz więcej »