covariance [kəu'vɛəriəns]
- covariance的基本解释
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n.
协方差, 共分散
- 拼写相近单词
- covariances
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Objective To study the effect of covariate imbalance on analysis of covariance.
目的 探讨协变量的不均衡对协方差分析的影响。
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Significance and application of covariance functions are discussed.
对协方差函数的意义和应用做了讨论。
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The point in the thesis is to set up the covariance index number model.
本文的重点是构建统计指数模型。
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The theoretical foundation of the covariance is pertinence of system theory.
协变性的理论基础是系统原理中的相关性。
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However, these methods are estimated according to sample variance and covariance estimators of returns.
然而,这些方法都是根据样本的变异数或报酬的共变异数估算的估计值。
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Covariance:协方差
(2) 二证券i和证券j =分别证券y和证 式中的方差(V面ance)的是标准差的平 方,即了;协方差(Covariance)表示证券收 益之间的相互关系. 常用统计上的相关系数 (户这一指标来说明,可用下式表示: 0ii二卿,covij=0ij. 润_ m月 相关系数的特点,
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Covariance:共變異數
这里所说的数学推论是所谓共变异数(covariance)的统计法,也就是呈现两个变数(譬如两只股票的收益)彼此之间关系的变化. 共变异数经过相关系数(correlation coefficient)标准化之后,局限于+1和-1之间,以便研究人员解读.
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Covariance:共变数
SEM分析的核心概念是变项的共变数(covariance). 共变数是描述统计中的一种离散量数,利用变异数的离均差和的数学原理,计算出两个连续变项配对分数(paired scores)的变异量,用以反应两个变项的共同变异或相互关联程度.
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Covariance:方差
方差和标准差度量的是单个股票收益的变动性. 现在,我们希望度量一种股票的收益与另外一种股票收益的相互关系. 更准确地说,我们需要建立一种度量两个变量之间相互关系的统计指标,这就是协方差(Covariance)和相关系数(Correlation).
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Multiple covariance:多元协方差
Multiple correlation ,复相关 | Multiple covariance,多元协方差 | Multiple linear regression,多元线性回归
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