一、matlab曲线拟合公式中含有两个变量,x是自变量，y既是自变量又是因变量，求指导，y=f(x,y)？
首先，将x、y看成同一变量，即x(1)、x(2)
然后，定义自变量函数，即fun=inline('x(2)-f(x(1),x(2))','a','x')%a是拟合系数
再用Matlab的nlinfit（）函数或lsqcurvefit（）函数进行拟合
二、设随机变量(X,Y)在区域D={(x,y)|0∵二元随机变量（x，y）在D内服从均匀分布。
不妨设二元随机变量（x，y）的概率密度为ψ(x,y) = c (c为常数)
则分布函数为
F(x,y) = ∫∫c*dxdy （积分区域D为0＜x＜1,0＜y＜x）
= ∫【cy|(0→x)】dx
= ∫(cx)dx
= (cx²/2)| (0→1)
= c/2 = 1 （这是分布函数的性质，定积分的值为1）
∴c = 2
现分别求x、y的边缘概率密度
ψx(x) = ∫2dy （积分区域：0＜y＜x）
= 2y | (0→x)
= 2x - 2*0 = 2x
ψy(y) = ∫2dx （积分区域：0＜x＜1）
= 2x | (0→1)
= 2*1 - 2*0 = 2
∴ψx(x) * ψy(y) = 2x*2 = 4x， 而联合概率密度ψ(x,y) = 2
当且仅当 x=1/2时，ψx(x) * ψy(y) = ψ(x,y)
显然，ψx(x) * ψy(y) = ψ(x,y) 不能保证在D={(x,y)|0<y<x<1}内恒成立。
综上所述，X,Y不是相互独立的随机变量。
三、随机变量（x，y）的分布函数，怎么证明x和y？
设F(t)=P(x<=t)为分布函数(这是分布函数的定义) F(t)= 0 当t
=a 独立就用定义就可以证明了: 令Y为任意随机变量。 设A={x<=Alpha}, B={y<=Beta}，我们要证明任意Alpha,Beta 这两个事件独立 因为P(A)=0或1 所以P(A,B)=P(A) * P(B) Q.E.D. 直观上来说，因为x无论如何都取a，所以知道关于x的取值对于了解y的取值一点帮助都没有， 所以x和任意y独立。
四、已知0对分布函数F(x,y)=x2y2求二阶混合偏导数得密度函数f(x,y)=4xy，所以 f(1/4,1/4)=1/4，只有这一结果。
五、指定x y字段
数据分析在大数据时代扮演着至关重要的角色。指定x y字段是数据分析中一个常见且关键的操作，可以帮助分析师准确地选择所需的数据进行分析和处理。
什么是指定x y字段
指定x y字段是指在进行数据分析时，明确指定需要使用的变量或字段。通过选择特定的x y字段，分析师可以聚焦于关键数据，从而更有效地进行数据挖掘、建模和预测等工作。
在数据集中，通常会包含多个字段或变量，而并非所有字段都对分析有用。因此，通过指定x y字段，可以避免分析师在海量数据中迷失方向，提高分析的准确性和效率。
如何选择指定x y字段
在选择指定x y字段时，分析师需要考虑以下几个关键因素：
业务目标：首先要明确分析的业务目标是什么，需要从数据中获取哪些信息来支持业务决策。 数据质量：对数据质量进行评估，选择准确、完整、可靠的字段进行分析。 相关性：选择与研究对象相关性较高的字段，以确保分析结果具有实际指导意义。 特征选择：基于特征选择的原则，选择对目标变量有显著影响的x y字段。通过综合考虑上述因素，可以更好地选择适合的x y字段进行数据分析，提高分析的准确性和有效性。
指定x y字段的作用
指定x y字段具有以下几个重要作用：
精准定位：通过指定x y字段，能够精准定位到所需的数据，减少不必要的数据处理步骤。 提高效率：选择指定x y字段有助于减少分析范围，从而提高分析效率。 简化分析：避免无关字段的干扰，使分析过程更加简洁清晰。 优化模型：选择准确的x y字段有助于优化建模过程，提高模型的预测准确度。因此，指定x y字段在数据分析中扮演着重要的角色，是数据分析过程中不可或缺的一环。
结语
在进行数据分析时，合理选择并指定x y字段是保证分析准确性和有效性的关键步骤。通过考虑业务目标、数据质量、相关性和特征选择等因素，可以更好地指导x y字段的选择，从而使数据分析工作更加精准、高效。
六、a^(x + iy) = (a^x) [cos(y ln a) + i sin(y ln a)] ?
a=e^(ln a)
a^(x + iy) = e^(ln a)(x + iy) = [e^x (ln a)][e^iy(ln a)]
= (a^x)(a^iy) = (a^x) [cos(y ln a) + i sin(y ln a)]
-----------自然对数e的由来以及其具备什么样的性质-------------
由几何意义可知，f(β)在β＝-1处的极限存在且连续
自然对数总结
七、设随机变量(X，Y)具有分布律P{X=x，Y=y}=p^2(1-p)^(x+y-2),0我只能说这和线性代数毫无关系，这是随机理论的东西 P(x,y) = [(1-p)^x p/(1-p)][(1-p)^y p/(1-p)] 应该需要证明P(x)=[(1-p)^x p/(1-p)]，P(y) =[(1-p)^y p/(1-p)]是合格的概率函数，然后得到P(x,y) = P(x)P(y)，从而得到独立
八、x与y是相互独立的随机变量和x与y相互独立？
独立。
若X,Y独立 ,g（.）,f(.)为两个连续函数,那么g(X),f(Y)也相互独立。
^假定X，Y的联合分布为 f_(X,Y)(x,y), 则因为 X与Y独立
f_(X,Y)(x,y) = f_X(x) f_Y(y)
显然，随机向量(X^2, Y^2) 是 随机向量 (X, Y)的一个变换，则有：
f_(X^2,Y^2)(u,v) = f_(X,Y)(√u,√v) det A,
其中 A 为 (x, y) 到 (u, v)=(x^2, y^2) 的微分变换矩阵，因为 x^2只依赖于x， y^2只依赖于y，所以 A其实为对角矩阵，A11 = dx / du = 1/(2√u) ， A22 = dy / dv = 1/(2√v)，
所以 det A = A11 * A22 = 1/( 4√(uv) )
所以
f_(X^2,Y^2)(u,v) = f_(X,Y)(√u,√v) det A = f_X(√u) f_Y(√v) * 1/( 4√(uv) )
= 1/(2√u) f_X(√u) * 1/(2√v) f_Y(√v)
扩展资料：
随机变量在不同的条件下由于偶然因素影响，可能取各种不同的值，故其具有不确定性和随机性，但这些取值落在某个范围的概率是一定的，此种变量称为随机变量。随机变量可以是离散型的，也可以是连续型的。
如分析测试中的测定值就是一个以概率取值的随机变量，被测定量的取值可能在某一范围内随机变化，具体取什么值在测定之前是无法确定的，但测定的结果是确定的，多次重复测定所得到的测定值具有统计规律性。随机变量与模糊变量的不确定性的本质差别在于，后者的测定结果仍具有不确定性，即模糊性。
九、c中如何定义逻辑变量？
c中定义逻辑变量:
因为，C语言中没有专门的逻辑型变量。
由于逻辑型变量只有0或者1两种值，所以声明逻辑型变量时，可以用其它整型变量替代。比如char型或者int型。
为了不引起误解，可以使用C语言关键字typedef来定义整型为逻辑型，比如
typedef BOOL int;
这样声明逻辑型变量时，使用BOOL就可以了。
十、c语言逻辑变量怎么定义？
c语言逻辑变量定义：用于为变量分配存储空间，还可为变量指定初始值。程序中，变量有且仅有一个定义。
变量声明：用于向程序表明变量的类型和名字。
定义也是声明，extern声明不是定义
定义也是声明：当定义变量时我们声明了它的类型和名字。
extern声明不是定义：通过使用extern关键字声明变量名而不定义它。
∵二元随机变量（x，y）在D内服从均匀分布。
不妨设二元随机变量（x，y）的概率密度为ψ(x,y) = c (c为常数)
则分布函数为
F(x,y) = ∫∫c*dxdy （积分区域D为0＜x＜1,0＜y＜x）
= ∫【cy|(0→x)】dx
= ∫(cx)dx
= (cx²/2)| (0→1)
= c/2 = 1 （这是分布函数的性质，定积分的值为1）
∴c = 2
现分别求x、y的边缘概率密度
ψx(x) = ∫2dy （积分区域：0＜y＜x）
= 2y | (0→x)
= 2x - 2*0 = 2x
ψy(y) = ∫2dx （积分区域：0＜x＜1）
= 2x | (0→1)
= 2*1 - 2*0 = 2
∴ψx(x) * ψy(y) = 2x*2 = 4x， 而联合概率密度ψ(x,y) = 2
当且仅当 x=1/2时，ψx(x) * ψy(y) = ψ(x,y)
显然，ψx(x) * ψy(y) = ψ(x,y) 不能保证在D={(x,y)|0<y<x<1}内恒成立。
综上所述，X,Y不是相互独立的随机变量。
三、随机变量（x，y）的分布函数，怎么证明x和y？
设F(t)=P(x<=t)为分布函数(这是分布函数的定义) F(t)= 0 当t
=a 独立就用定义就可以证明了: 令Y为任意随机变量。 设A={x<=Alpha}, B={y<=Beta}，我们要证明任意Alpha,Beta 这两个事件独立 因为P(A)=0或1 所以P(A,B)=P(A) * P(B) Q.E.D. 直观上来说，因为x无论如何都取a，所以知道关于x的取值对于了解y的取值一点帮助都没有， 所以x和任意y独立。
四、已知0对分布函数F(x,y)=x2y2求二阶混合偏导数得密度函数f(x,y)=4xy，所以 f(1/4,1/4)=1/4，只有这一结果。
五、指定x y字段
数据分析在大数据时代扮演着至关重要的角色。指定x y字段是数据分析中一个常见且关键的操作，可以帮助分析师准确地选择所需的数据进行分析和处理。
什么是指定x y字段
指定x y字段是指在进行数据分析时，明确指定需要使用的变量或字段。通过选择特定的x y字段，分析师可以聚焦于关键数据，从而更有效地进行数据挖掘、建模和预测等工作。
在数据集中，通常会包含多个字段或变量，而并非所有字段都对分析有用。因此，通过指定x y字段，可以避免分析师在海量数据中迷失方向，提高分析的准确性和效率。
如何选择指定x y字段
在选择指定x y字段时，分析师需要考虑以下几个关键因素：
业务目标：首先要明确分析的业务目标是什么，需要从数据中获取哪些信息来支持业务决策。 数据质量：对数据质量进行评估，选择准确、完整、可靠的字段进行分析。 相关性：选择与研究对象相关性较高的字段，以确保分析结果具有实际指导意义。 特征选择：基于特征选择的原则，选择对目标变量有显著影响的x y字段。通过综合考虑上述因素，可以更好地选择适合的x y字段进行数据分析，提高分析的准确性和有效性。
指定x y字段的作用
指定x y字段具有以下几个重要作用：
精准定位：通过指定x y字段，能够精准定位到所需的数据，减少不必要的数据处理步骤。 提高效率：选择指定x y字段有助于减少分析范围，从而提高分析效率。 简化分析：避免无关字段的干扰，使分析过程更加简洁清晰。 优化模型：选择准确的x y字段有助于优化建模过程，提高模型的预测准确度。因此，指定x y字段在数据分析中扮演着重要的角色，是数据分析过程中不可或缺的一环。
结语
在进行数据分析时，合理选择并指定x y字段是保证分析准确性和有效性的关键步骤。通过考虑业务目标、数据质量、相关性和特征选择等因素，可以更好地指导x y字段的选择，从而使数据分析工作更加精准、高效。
六、a^(x + iy) = (a^x) [cos(y ln a) + i sin(y ln a)] ?
a=e^(ln a)
a^(x + iy) = e^(ln a)(x + iy) = [e^x (ln a)][e^iy(ln a)]
= (a^x)(a^iy) = (a^x) [cos(y ln a) + i sin(y ln a)]
-----------自然对数e的由来以及其具备什么样的性质-------------
由几何意义可知，f(β)在β＝-1处的极限存在且连续
自然对数总结
七、设随机变量(X，Y)具有分布律P{X=x，Y=y}=p^2(1-p)^(x+y-2),0我只能说这和线性代数毫无关系，这是随机理论的东西 P(x,y) = [(1-p)^x p/(1-p)][(1-p)^y p/(1-p)] 应该需要证明P(x)=[(1-p)^x p/(1-p)]，P(y) =[(1-p)^y p/(1-p)]是合格的概率函数，然后得到P(x,y) = P(x)P(y)，从而得到独立
八、x与y是相互独立的随机变量和x与y相互独立？
独立。
若X,Y独立 ,g（.）,f(.)为两个连续函数,那么g(X),f(Y)也相互独立。
^假定X，Y的联合分布为 f_(X,Y)(x,y), 则因为 X与Y独立
f_(X,Y)(x,y) = f_X(x) f_Y(y)
显然，随机向量(X^2, Y^2) 是 随机向量 (X, Y)的一个变换，则有：
f_(X^2,Y^2)(u,v) = f_(X,Y)(√u,√v) det A,
其中 A 为 (x, y) 到 (u, v)=(x^2, y^2) 的微分变换矩阵，因为 x^2只依赖于x， y^2只依赖于y，所以 A其实为对角矩阵，A11 = dx / du = 1/(2√u) ， A22 = dy / dv = 1/(2√v)，
所以 det A = A11 * A22 = 1/( 4√(uv) )
所以
f_(X^2,Y^2)(u,v) = f_(X,Y)(√u,√v) det A = f_X(√u) f_Y(√v) * 1/( 4√(uv) )
= 1/(2√u) f_X(√u) * 1/(2√v) f_Y(√v)
扩展资料：
随机变量在不同的条件下由于偶然因素影响，可能取各种不同的值，故其具有不确定性和随机性，但这些取值落在某个范围的概率是一定的，此种变量称为随机变量。随机变量可以是离散型的，也可以是连续型的。
如分析测试中的测定值就是一个以概率取值的随机变量，被测定量的取值可能在某一范围内随机变化，具体取什么值在测定之前是无法确定的，但测定的结果是确定的，多次重复测定所得到的测定值具有统计规律性。随机变量与模糊变量的不确定性的本质差别在于，后者的测定结果仍具有不确定性，即模糊性。
九、c中如何定义逻辑变量？
c中定义逻辑变量:
因为，C语言中没有专门的逻辑型变量。
由于逻辑型变量只有0或者1两种值，所以声明逻辑型变量时，可以用其它整型变量替代。比如char型或者int型。
为了不引起误解，可以使用C语言关键字typedef来定义整型为逻辑型，比如
typedef BOOL int;
这样声明逻辑型变量时，使用BOOL就可以了。
十、c语言逻辑变量怎么定义？
c语言逻辑变量定义：用于为变量分配存储空间，还可为变量指定初始值。程序中，变量有且仅有一个定义。
变量声明：用于向程序表明变量的类型和名字。
定义也是声明，extern声明不是定义
定义也是声明：当定义变量时我们声明了它的类型和名字。
extern声明不是定义：通过使用extern关键字声明变量名而不定义它。
对分布函数F(x,y)=x2y2求二阶混合偏导数得密度函数f(x,y)=4xy，所以 f(1/4,1/4)=1/4，只有这一结果。
五、指定x y字段
数据分析在大数据时代扮演着至关重要的角色。指定x y字段是数据分析中一个常见且关键的操作，可以帮助分析师准确地选择所需的数据进行分析和处理。
什么是指定x y字段
指定x y字段是指在进行数据分析时，明确指定需要使用的变量或字段。通过选择特定的x y字段，分析师可以聚焦于关键数据，从而更有效地进行数据挖掘、建模和预测等工作。
在数据集中，通常会包含多个字段或变量，而并非所有字段都对分析有用。因此，通过指定x y字段，可以避免分析师在海量数据中迷失方向，提高分析的准确性和效率。
如何选择指定x y字段
在选择指定x y字段时，分析师需要考虑以下几个关键因素：
业务目标：首先要明确分析的业务目标是什么，需要从数据中获取哪些信息来支持业务决策。 数据质量：对数据质量进行评估，选择准确、完整、可靠的字段进行分析。 相关性：选择与研究对象相关性较高的字段，以确保分析结果具有实际指导意义。 特征选择：基于特征选择的原则，选择对目标变量有显著影响的x y字段。通过综合考虑上述因素，可以更好地选择适合的x y字段进行数据分析，提高分析的准确性和有效性。
指定x y字段的作用
指定x y字段具有以下几个重要作用：
精准定位：通过指定x y字段，能够精准定位到所需的数据，减少不必要的数据处理步骤。 提高效率：选择指定x y字段有助于减少分析范围，从而提高分析效率。 简化分析：避免无关字段的干扰，使分析过程更加简洁清晰。 优化模型：选择准确的x y字段有助于优化建模过程，提高模型的预测准确度。因此，指定x y字段在数据分析中扮演着重要的角色，是数据分析过程中不可或缺的一环。
结语
在进行数据分析时，合理选择并指定x y字段是保证分析准确性和有效性的关键步骤。通过考虑业务目标、数据质量、相关性和特征选择等因素，可以更好地指导x y字段的选择，从而使数据分析工作更加精准、高效。
六、a^(x + iy) = (a^x) [cos(y ln a) + i sin(y ln a)] ?
a=e^(ln a)
a^(x + iy) = e^(ln a)(x + iy) = [e^x (ln a)][e^iy(ln a)]
= (a^x)(a^iy) = (a^x) [cos(y ln a) + i sin(y ln a)]
-----------自然对数e的由来以及其具备什么样的性质-------------
由几何意义可知，f(β)在β＝-1处的极限存在且连续
自然对数总结
七、设随机变量(X，Y)具有分布律P{X=x，Y=y}=p^2(1-p)^(x+y-2),0我只能说这和线性代数毫无关系，这是随机理论的东西 P(x,y) = [(1-p)^x p/(1-p)][(1-p)^y p/(1-p)] 应该需要证明P(x)=[(1-p)^x p/(1-p)]，P(y) =[(1-p)^y p/(1-p)]是合格的概率函数，然后得到P(x,y) = P(x)P(y)，从而得到独立
八、x与y是相互独立的随机变量和x与y相互独立？
独立。
若X,Y独立 ,g（.）,f(.)为两个连续函数,那么g(X),f(Y)也相互独立。
^假定X，Y的联合分布为 f_(X,Y)(x,y), 则因为 X与Y独立
f_(X,Y)(x,y) = f_X(x) f_Y(y)
显然，随机向量(X^2, Y^2) 是 随机向量 (X, Y)的一个变换，则有：
f_(X^2,Y^2)(u,v) = f_(X,Y)(√u,√v) det A,
其中 A 为 (x, y) 到 (u, v)=(x^2, y^2) 的微分变换矩阵，因为 x^2只依赖于x， y^2只依赖于y，所以 A其实为对角矩阵，A11 = dx / du = 1/(2√u) ， A22 = dy / dv = 1/(2√v)，
所以 det A = A11 * A22 = 1/( 4√(uv) )
所以
f_(X^2,Y^2)(u,v) = f_(X,Y)(√u,√v) det A = f_X(√u) f_Y(√v) * 1/( 4√(uv) )
= 1/(2√u) f_X(√u) * 1/(2√v) f_Y(√v)
扩展资料：
随机变量在不同的条件下由于偶然因素影响，可能取各种不同的值，故其具有不确定性和随机性，但这些取值落在某个范围的概率是一定的，此种变量称为随机变量。随机变量可以是离散型的，也可以是连续型的。
如分析测试中的测定值就是一个以概率取值的随机变量，被测定量的取值可能在某一范围内随机变化，具体取什么值在测定之前是无法确定的，但测定的结果是确定的，多次重复测定所得到的测定值具有统计规律性。随机变量与模糊变量的不确定性的本质差别在于，后者的测定结果仍具有不确定性，即模糊性。
九、c中如何定义逻辑变量？
c中定义逻辑变量:
因为，C语言中没有专门的逻辑型变量。
由于逻辑型变量只有0或者1两种值，所以声明逻辑型变量时，可以用其它整型变量替代。比如char型或者int型。
为了不引起误解，可以使用C语言关键字typedef来定义整型为逻辑型，比如
typedef BOOL int;
这样声明逻辑型变量时，使用BOOL就可以了。
十、c语言逻辑变量怎么定义？
c语言逻辑变量定义：用于为变量分配存储空间，还可为变量指定初始值。程序中，变量有且仅有一个定义。
变量声明：用于向程序表明变量的类型和名字。
定义也是声明，extern声明不是定义
定义也是声明：当定义变量时我们声明了它的类型和名字。
extern声明不是定义：通过使用extern关键字声明变量名而不定义它。
我只能说这和线性代数毫无关系，这是随机理论的东西 P(x,y) = [(1-p)^x p/(1-p)][(1-p)^y p/(1-p)] 应该需要证明P(x)=[(1-p)^x p/(1-p)]，P(y) =[(1-p)^y p/(1-p)]是合格的概率函数，然后得到P(x,y) = P(x)P(y)，从而得到独立
八、x与y是相互独立的随机变量和x与y相互独立？
独立。
若X,Y独立 ,g（.）,f(.)为两个连续函数,那么g(X),f(Y)也相互独立。
^假定X，Y的联合分布为 f_(X,Y)(x,y), 则因为 X与Y独立
f_(X,Y)(x,y) = f_X(x) f_Y(y)
显然，随机向量(X^2, Y^2) 是 随机向量 (X, Y)的一个变换，则有：
f_(X^2,Y^2)(u,v) = f_(X,Y)(√u,√v) det A,
其中 A 为 (x, y) 到 (u, v)=(x^2, y^2) 的微分变换矩阵，因为 x^2只依赖于x， y^2只依赖于y，所以 A其实为对角矩阵，A11 = dx / du = 1/(2√u) ， A22 = dy / dv = 1/(2√v)，
所以 det A = A11 * A22 = 1/( 4√(uv) )
所以
f_(X^2,Y^2)(u,v) = f_(X,Y)(√u,√v) det A = f_X(√u) f_Y(√v) * 1/( 4√(uv) )
= 1/(2√u) f_X(√u) * 1/(2√v) f_Y(√v)
扩展资料：
随机变量在不同的条件下由于偶然因素影响，可能取各种不同的值，故其具有不确定性和随机性，但这些取值落在某个范围的概率是一定的，此种变量称为随机变量。随机变量可以是离散型的，也可以是连续型的。
如分析测试中的测定值就是一个以概率取值的随机变量，被测定量的取值可能在某一范围内随机变化，具体取什么值在测定之前是无法确定的，但测定的结果是确定的，多次重复测定所得到的测定值具有统计规律性。随机变量与模糊变量的不确定性的本质差别在于，后者的测定结果仍具有不确定性，即模糊性。
九、c中如何定义逻辑变量？
c中定义逻辑变量:
因为，C语言中没有专门的逻辑型变量。
由于逻辑型变量只有0或者1两种值，所以声明逻辑型变量时，可以用其它整型变量替代。比如char型或者int型。
为了不引起误解，可以使用C语言关键字typedef来定义整型为逻辑型，比如
typedef BOOL int;
这样声明逻辑型变量时，使用BOOL就可以了。
十、c语言逻辑变量怎么定义？
c语言逻辑变量定义：用于为变量分配存储空间，还可为变量指定初始值。程序中，变量有且仅有一个定义。
变量声明：用于向程序表明变量的类型和名字。
定义也是声明，extern声明不是定义
定义也是声明：当定义变量时我们声明了它的类型和名字。
extern声明不是定义：通过使用extern关键字声明变量名而不定义它。