皮尔逊相关系数(Pearson Correlation coefficient)可将两组变量之间的关联度规整到一定的取值范围内。下面对皮尔逊相关系数描述不正确的是()。
B.皮尔逊相关系数是对称的
C.皮尔逊相关系数等于1的充要条件是该两组变量具有线性相关关系
D.皮尔逊相关系数刻画了两组变量之间线性相关程度,如果其取值越大,则两者在线性相关的意义下相关程度越大;如果其值越小,表示两者在线性相关的意义下相关程度越小
B.皮尔逊相关系数是对称的
C.皮尔逊相关系数等于1的充要条件是该两组变量具有线性相关关系
D.皮尔逊相关系数刻画了两组变量之间线性相关程度,如果其取值越大,则两者在线性相关的意义下相关程度越大;如果其值越小,表示两者在线性相关的意义下相关程度越小
令(et:t=-1,0,1,...为均值为0和方差为1的独立同分布随机变量序列。定义如下随机过程:
(i)求出E(xt)和Var(xt)。它们取决于t吗?
(ii)证明Cor(xt,xt+1)=-1/2,Corr(xt,xt+2)=1/3。
(提示:最简单的方法是利用习题1中的公式。)
(iii)在h>2时,Corr(xt,xt+h)是多少?
(iv)(xt)是渐近无关过程吗?
参考方程(15.19)和(15.20)。假定,因而误差项中的总体变异与z中的总体变异一样。假定工具变量z与u轻微相关:Corr(z, u)=0.1, 又假定:与x具有略微强一些的相关:Com(z, x) =0.2。
(i)Ⅳ估计量的渐近偏误是多少?
(ii)z与u之间必须存在多大程度的相关, OLS才比2SLS具有更大的渐近偏误?
A.NaiveBayes朴素贝叶斯算法
B.Pearson趋势关联分析+K-means自学习聚类
C.基于PNN的神经网络算法
D.k均值聚类算法
假设某省或某区的犯罪率crimt是一个关于定罪率(犯罪案件中最后定罪的比率)滞后两年的分布:
其中,ut和clearupt,clearupt-1,clearupt-2不相关,而且与所有过去的逮捕率的数值均不相关。假设通过执法支出,清算率可以被视为是上一年犯罪率的一个反应:
(i)解释在行为上,γt>0意味着什么。
(ii)如果vt和clearupt的所有曾经值以及ut均不相关,请说明clearupt和ut-1必定相关。(提示:将第一个方程滞后一阶,然后替代第二个方程中的crmet-1)
(iii)Corr(clearupt,ut)≠0违反了哪一条高斯-马尔科夫假定?