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我问个有点不相关的问题。。。。。
becklittle
2010-10-14 09:18:38
我不是学计算机的,业余爱好知道一点点c#,对程序这方面也不怎么了解
最近学校让考计算机二级证才能毕业,我看了下二级怎么c#的?难到我还要再学个c++才能考二级?为什么会没有呢
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我问个有点不相关的问题。。。。。
我不是学计算机的,业余爱好知道一点点c#,对程序这方面也不怎么了解 最近学校让考计算机二级证才能毕业,我看了下二级怎么c#的?难到我还要再学个c++才能考二级?为什么会没有呢
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bobyisland
2010-10-14
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C++是基础。
没有基础怎么行啊~
不
相关
、独立、正交的区别与联系
1.
相关
定义说明: 随机过程:X(t)和Y(t) 互
相关
函数:Rxy(t1,t2)=E{X(t1)Y(t2)} 互协方差函数:Cxy(t1,t2)=E{[X(t1)-Mx(t1)][Y(t2)-My(t2)]} Mx(t1):表X在t1时刻的期望值,其他的同理 2.三者概念 不
相关
:若互协方差函数Cxy(t1,t2)=E{[X(t1)-Mx(t1)][Y(t2)-My(t2)]}为0,则称为不
相关
。 独立:若其任意维联合概率密度等于各自概率密度的乘积,则称随机过程X(t)和Y(t)相互统计独立。
不
相关
、互斥和独立的区别?
摘要:不
相关
、互斥和独立是描述变量关系的三个概念。不
相关
指变量无线性关系(协方差为零),但可能存在非线性关联;独立指变量完全互不影响,独立一定不
相关
,反之不成立;互斥指事件不能同时发生,通常不独立。关键区别在于:独立强调无依赖性(强条件),不
相关
仅要求无线性关系(弱条件),互斥则关注事件的排他性。互斥事件一般不独立,除非概率为零;不
相关
是独立的弱化形式。
独立正交不
相关
定义关系
一、“独立”、“不
相关
”和“正交”的定义假设X为一个随机过程,则在t1和t2时刻的随机变量的
相关
定义如下(两个随机过程一样):(1)定义Rx(t1,t2)=E{X(t1)X(t2)}为
相关
函数,若R=0,称正交(注意,
相关
函数为0,不是不
相关
,而是正交)。正交不仅仅描述确定函数之间的关系,也用以描述随机过程。两个随机过程X(t) Y(t)正交,即E[X(t)Y(t)]=0, 若E[X(t)Y(t)...
独立=>不
相关
独立=>非线性
相关
正交-不
相关
-独立
本文介绍随机变量中正交、不
相关
、独立的区别和联系。 概述 三者均是描述随机变量之间关系的概念,看似都可以表示两个随机变量的疏远关系,但定义和约束均有不同。 考察mmm维随机变量X,YX,YX,Y之间的关系。 定义 正交 定义R(X,Y)=E[XY]R(X, Y) = E[XY]R(X,Y)=E[XY]为
相关
函数:若R(X,Y)=0R(X, Y)=0R(X,Y)=0,称X,YX,YX,Y正交 不
相关
定义 E[XY]=E[X]E[Y]E[XY] = E[X]E[Y]E[XY]=E[X]E[Y.
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