其中 ∑(x-)月 是x的均方MSx,它是x的 n-l 方差σ的无偏估计量； ∑y-列2 是y的均方MSy,它是y的 n-] 方差G的无偏估计量；
其中 是x的均方MSx，它是x的 方差 的无偏估计量； 是y的均方MSy，它是y的 方差 的无偏估计量； 1 ( ) 2 − − n x x 2 x 1 ( ) 2 − − n y y 2 y
∑Gx-y-列 称为x与y的平均的离均差 n-l 的乘积和， 简称均积，记为MPxy,即 MP ∑(x-y-) n-1 ∑- ∑x∑) (10-2) n n-1
1 ( )( ) − − − n x x y y 称为x与y的平均的离均差 的乘积和，简称均积，记为MPxy，即 1 ( )( ) − − − = n x x y y MPxy 1 ( )( ) − − = n n x y x y （10-2）
与均积相应的总体参数叫协方差 (covariance),记为COV(xy)或o,。统 计学证明了，均积MPxy是总体协方差COV(X,y) 的无偏估计量，即EMPxy-=COV(x,Y. 于是，样本相关系数r可用均方MSx、MSy, 均积MPxy表示为： (10-3) MS:MS, 上一张下一张主页退出
与 均 积 相 应 的 总 体参 数 叫 协 方 差 （covariance），记为COV(x,y)或 。统 计学证明了，均积MPxy是总体协方差COV(x,y) 的无偏估计量，即 EMPxy= COV(x,y)。 于是，样本相关系数r可用均方MSx、MSy， 均积MPxy表示为： （10-3） xy x y xy MS MS MP r = 上一张 下一张 主 页 退 出
SP SS.SS SP/(n-1) SSSS n-☑ n-1 MP MP MSMS,S·S
( ) n 1 n 1 x y xy x y xy SS SS SP / SS SS SP r n-1 − − = = x y xy x y xy S S MP MS MS MP = =
相应的总体相关系数p可用x与y的总体标 准差o、o,总体协方差COV(xy)或表 示如下： cov(x,y) )灯y 0= (10-4
相应的总体相关系数ρ可用x与y的总体标 准差 、 ，总体协方差COV(x,y)或 表 示如下： （10-4） x y xy x y xy x y COV x y = = ( , )