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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bobyisland 2010-10-14

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C++是基础。
没有基础怎么行啊~

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。

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。

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=>非线性相关

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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