我有个想法: (但是目前还没有空去做计算) 如果把道路切成 m 段 每段最多一台车子 所以每个时间t, 我可以把道路上的车辆分布视为一个 长度为 m 的向量 每个element 的值为 0 or 1 --- 你要检定是否独立, 就去计算 sample auto covariance function 然後计算这个估计值的标准差 然後先不顾一切的假设他是常态 (只要样本数够多的话) 去看估计值+- 2 or 3 个标准差有没有包含0 或是把估计值sum起来做其他的检定 (这应该可以算under H0下的近似distribution) ※ 引述《KengiBon (诚徵篮球球友)》之铭言： : ※ 引述《KengiBon (诚徵篮球球友)》之铭言： : : 其实简单来说 : : 我想要得到的东西是 : : 假设车子共有n台 : : 在t秒时的车辆分布可以想像成n台车随机散布於道路上 : ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ : : (其实应该算是长时间下 在某一秒的车辆分布会像是随机的) : : 而我是希望可以找到再下一次车辆分布会像是随机的的这个经过的时间Δ : ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ : : PS:我是期望求得的Δ可以越小越好 : : 因为我的感觉应该是时间越长 车辆分布越会近似於随机 : : 但这也是我的猜想拉 可能实际上不是如此 : 所以简单的来说 : 希望能有好心的人可以告诉我 或是提示我一下 : 是否有甚麽统计学方法可以在给定的两组数列(车辆座标位置数列) : 说明第二组数列是随机得来的 : 或是可说明 此两组数列是无关的(独立的、无相依关系的) : 有任何一点想法都请您告诉我 : 拜托了 各位 : 感谢大家!! --

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