Sxy公式
协方差公式的推导? -
协方差公式Sxy=cov(X,Y)=E[(x-E(X))(y-E(Y))]均方根误差是预测值与真实值偏差的平方与观测次数n比值的平方根，在实际测量中，观测次数n总是有限的，真值只能用最可信赖（最佳）值来代替。标准误差对一组测量中的特大或特小误差反映非常敏感，所以，标准误差能够很好地反映出测量的精密度。..
(1)均方根误差的计算方法是先对一组数据的每个数据值取平方，然后取所有值的和的平方根，而标准差的计算方法是先对一组数据每个数据值减去平均值，再求每个数据值的平方值，然后求所有数据值的平方和取均值，最后计算出来标准差。2)在数学上，均方根误差是以平方为单位的，而标准差则以组内偏离均有帮助请点赞。
协方差公式Sxy=cov(X,Y)=E[(x-E(X))(y-E(Y))]均方根误差是预测值与真实值偏差的平方与观测次数n比值的平方根，在实际测量中，观测次数n总是有限的，真值只能用最可信赖（最佳）值来代替。标准误差对一组测量中的特大或特小误差反映非常敏感，所以，标准误差能够很好地反映出测量的精密度。..
(1)均方根误差的计算方法是先对一组数据的每个数据值取平方，然后取所有值的和的平方根，而标准差的计算方法是先对一组数据每个数据值减去平均值，再求每个数据值的平方值，然后求所有数据值的平方和取均值，最后计算出来标准差。2)在数学上，均方根误差是以平方为单位的，而标准差则以组内偏离均有帮助请点赞。
Sxy是两个相互独立的分别服从χ2(n1-1)和χ2(n2-1)的分布的和所以Sxy服从χ2(n1+n2-2)也就是说T的分子除以分母中那个系数是服从标准正态分布的，分母中的Sxy是服从χ2(n1+n2-2)的所以T服从t(n1+n2-2)
函数z=f(x, y) 的两个偏导数f'x(x, y), f'y(x, y)分别与自变量的增量△x, △y乘积之和f'x(x, y)△x + f'y(x, y)△y 若该表达式与函数的全增量△z之差，当ρ→0时，是ρ( )的高阶无穷小，那么该表达式称为函数z=f(x, y) 在(x, y)处(关于△x, △y)的全微分。
线性回归方程b的公式 -
y=bx+a+ε。其中，y是因变量，x是自变量，a是截距，b是斜率，ε是误差项，斜率b的计算公式为b=Sxy/Sxx，其中，Sxy是x和y的协方差，Sxx是x的方差，在线性回归中，回归方程采用一次线性回归模型。
建立回归方程为：y=-20x/11+851/11。Sxx=Σx²-(Σx)²/n=79-21²/6=5.5 Syy=30268-426²/6=22；Sxy=Σxy-(Σx*Σy)/n=1481-21*426/6=-10；1)r=Sxy/√(Sxx*Syy)=-10/√(5.5*22)=-0.909；2)x^=Σx/n=21/6=3.5 y^=Σy/n=426/6=71；..
线性回归方程 -
详情请查看视频回答，
Sxy样本协方差计算公式：Sx样本标准差计算公式：Sy样本标准差计算公式：下面是计算相关系数的过程，在表中我们分别计算了x,y变量的协方差以及各自的标准差，并求得相关系数值为0.93。0.93大于0说明两个变量间正相关，同时0.93非常接近于1,说明两个变量间高度相关。在实际工作中，不需要上面这么复杂的计算过程，在Excel的数据等我继续说。
数字图像处理里的腐蚀和膨胀到底是指什么 -
膨胀定义：D = X ⊕ S = { x,y | Sxy∩X ≠Ф} 意义：当结构元素S 的原点移动到（x,y）位置，如果S与物体X有任何一点同时为1，则新图象上相应点为1；如果S与X完全没有相交，新图象上点为0。算法：用结构元素，扫描图像的每一个像素用结构元素与其覆盖的二值图像做“..
估计标准误差（Se）是说明实际值与其估计值之间相对偏离程度的指标，主要用来衡量回归方程的代表性。估计标准误差，即因变量y的实际值与回归方程求出的估计值之间的标准误差，估计标准误差越小，回归方程拟合程度越好。估计标准误差的值越小，则估计量与其真实值的近似误差越小，但不能认为估计量与真实值到此结束了？。