彼此相关性英文解释翻译、彼此相关性的近义词、反义词、例句
英语翻译:
【计】 MD
分词翻译:
彼此的英语翻译:
each other; one another; together
相关的英语翻译:
correlation; mutuality
【计】 interfix; interlock
【医】 correlate; correlation; relative field
【经】 correlation
专业解析
"彼此相关性"的汉英词典释义与详解
在汉英词典语境下,"彼此相关性"是一个描述事物间相互关联程度的复合概念。其核心含义及英文对应表达如下:
一、核心释义
- 中文定义: 指两个或多个对象、因素、事件之间存在的相互依存、相互影响、相互作用的性质或程度。强调这种关联是双向或多向的,而非单向的。
- 英文对应:Mutual Correlation /Interdependence /Reciprocal Relationship
- Mutual: 强调"相互的"、"彼此的"。
- Correlation: 指统计上的关联性,一个变量的变化与另一个变量的变化相关联的程度。
- Interdependence: 指相互依赖的状态。
- Reciprocal Relationship: 指互惠的、相互作用的关系。
二、构词解析与语义延伸
- 彼此 (bǐcǐ):
- 汉义:指对话或涉及的双方;这个和那个;互相。
- 英译:Each other /One another /Mutually。例如:"彼此尊重"译为 "respect each other"。
- 在"彼此相关性"中,"彼此"强调了关联的方向性是双向或多向的,而非单向作用。
- 相关性 (xiāngguān xìng):
- 汉义:指两个或多个事物之间存在联系或关联的性质。
- 英译:Correlation /Relevance /Connection。在统计学和科学语境中,"Correlation" 是最常用且精确的对应词,特指变量间线性关系的强度和方向。
- 在"彼此相关性"中,"相关性"指明了存在某种连接或关联的属性。
三、综合理解与应用
"彼此相关性" 合起来,精确描述了多个实体(至少两个)之间存在的、相互的统计关联或依赖关系。它常用于以下领域:
- 统计学与数据分析: 分析两个或多个变量如何共同变化(如身高与体重的相关性)。此时英文首选Mutual Correlation。
- 系统科学: 描述系统内部各组成部分之间相互依赖、相互影响的关系(如生态系统中物种的相互关系)。此时Interdependence 更为贴切。
- 社会科学与人际关系: 描述个体、群体或因素间的相互影响(如经济政策与社会稳定的相互关联)。Reciprocal Relationship 或Mutual Influence 是常用表达。
- 一般语境: 泛指事物间的相互联系。
四、权威参考
- 关于"彼此"的权威释义,可参考中国社会科学院语言研究所编纂的《现代汉语词典》(商务印书馆出版)。
- 关于"相关性"特别是其统计含义"Correlation"的准确定义和计算方法,可参考统计学经典教材,如中国人民大学出版社出版的《统计学》或国际通用的教材如 Freedman, Pisani, Purves 所著的《Statistics》。
- 对于"Interdependence"在系统理论中的应用,可参考 Bertalanffy 的《一般系统论》相关著作或综述文章。
网络扩展解释
“彼此相关性”是统计学和数据分析中的核心概念,指两个或多个变量之间存在的关联程度。以下从定义、类型、衡量方法和应用场景四个方面详细解释:
1. 定义与核心内涵
变量间的相关性表现为一个变量变化时,另一变量随之发生规律性变化的现象。例如:气温升高与冰淇淋销量增加的正向关联。需注意相关性≠因果关系,可能存在第三变量影响(如高温同时影响冰淇淋销量和空调使用量)。
2. 主要类型
- 正相关:变量同向变化(如学习时间与考试成绩)
- 负相关:变量反向变化(如吸烟频率与肺活量)
- 零相关:无规律关联(如鞋码与数学成绩)
- 非线性相关:存在曲线关系(如焦虑程度与工作效率的倒U型曲线)
3. 量化方法
- 皮尔逊相关系数(r):[-1,1]区间,衡量线性相关
$$ r = frac{sum (x_i - bar{x})(y_i - bar{y})}{sqrt{sum (x_i - bar{x}) sum (y_i - bar{y})}} $$
- 斯皮尔曼等级相关:适用于非线性单调关系
- 卡方检验:分析类别变量关联性
4. 应用场景
- 金融领域:股票价格联动分析
- 医学研究:药物剂量与疗效关系验证
- 市场调研:用户画像特征关联挖掘
- 质量控制:工艺参数与产品性能关联优化
实际应用中需注意:样本量需充足(n≥30),异常值可能扭曲结果,高相关区域(|r|>0.7)才具实际意义。建议结合散点图可视化分析,避免陷入「伪相关」陷阱。
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