听起来不是一个太容易解决的问题 我分享一下我的想法好了 先说一下绝对不会是正确的 先用一维的概念来思考 我会先想像一台车子跟其他车子的关连性用一个线性组合来表示好了 简单一点用距离的总合好了 所以在时间点t1可以得到一组距离的变数 所以在时间点t2可以得到另一组距离的变数 两个变数就可以用传统的相关来说明了 应该是用spearman比较恰当 如果是高度相关的话这两个变数的rank应该会相当接近 表示两个矩离关系没有改变过(先不讨论这样的组合是否恰当) 另外用多维度的观点 把每台车跟其他车的距离造出一个变数矩阵 再讨论时间点t1与t2的距离矩阵的关连性 有点像是典型相关分析 (不过牵扯到的是这两组变数完全一样，跟典型相关的假设不合) 最後可能就要套用进阶的统计模型来处理了 像是Kriging的模型或许可以使用 不过资料结构上的处理可能就更复杂了 ※ 引述《KengiBon (诚徵篮球球友)》之铭言： : ※ 引述《west1996 (焦了六年变脆了)》之铭言： : : 简单说一下的我想法 : : 我觉得你还是没有把问题说清楚，或着说，从你的叙述中，我完全无法想像你到底想要证 : : 明什麽现象，或是得到什麽结论？ : : 一个可能是你脑中很清楚自己想要证明或描述的是什麽样的现象或模型，但基於商业机密 : : 或学术机密下不能说得太清楚。 : : 另一个可能是你脑中根本也想不清楚自己要证明的是什麽....... : : 「独立」和「分布」这两个词汇都是可以依据不同现象各自定义的，单从你的叙述中，很 : : 难清楚理解你对「独立」和「分布」的定义，举例来说 : : 1.车子座标(1,2,3,4)和(2,3,4,5)有独立吗？是不是相同分布？ : 是相同的分布 : 因为车子只是位移了而已 : (主要是以车子为主 车子的相对位置(距离)一样 所以是相同分布 : 完全相依但无独立性) : : 2.车子座标(1,2,3,4)和(1,3,5,7)有独立吗？是不是相同分布？ : 是不相同的分布 : 因为以车子来说 彼此的相对位置(距离)不一样了 : (至於独立性来说 我是认为应该有蛮高的独立性) : : 另外，你的路长度是有限的还是无穷的？车子数量是固定的还是变动的？如果车子数量不 : : 固定，那怎麽定义「分布」，(1,3,5)跟(1,2,3,4,5)一样的分布吗？ : 路长是有限的 车辆数是固定的 : : 每一台车子是一样的还是不一样的，或是说你关心的是车子还是座标值还是两个一起？ : 每台车一样(外型及能力一样 但车速.加速度可能不相同) : 关心的是车子的相对位置(距离) : : 随着时间变动，每一台车子如何决定该怎麽移动？是否假设每一台车子的位移量服从某 : : 一种分配？车子间的位移量彼此是否会有影响？ : 车子的时速是随机的 范围在25km/hr~60km/hr : 车子的减加速度为6km/hr : 车子在快碰到前车时会减速 不会碰上去 : 车子不会超车 : 车子到达尽头时 会转向由另一车道继续行驶或是返回原车道的起始点继续行驶 : : 如果不能把你的模型的运作方式清楚的描述下来﹝这里的描述可能包含图解或文字甚至是 : : 方程式﹞，大家想破头帮你做各种假设也是徒劳无功........ : : 以上。 : 感谢你的提醒 我没想到这些问题 : 还请各位帮帮我想一下有什麽方式可以解 : 谢谢!! --

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