Студопедия

КАТЕГОРИИ:


Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748)

Коэффициент корреляции и его свойства

Определение. Коэффициентом корреляции случайных величин Х и Y называется число, определяемое равенством

где

Коэффициент корреляции является мерой тесноты линейной связи между переменными.

Величина называется ковариацией и обозначается .

Замечание. Из свойства математического ожидания (см. § 3.3) следует, что, если случайные величины Х и Y независимы, то коэффициент корреляции равен нулю. Существенно, что обратное утверждение неверно, т.е. в общем случае из условия равенства коэффициента корреляции нулю не следует, что данные случайные величины независимы.

Упражнение. Совместное распределение случайных величин X и Y имеет вид:

   
  0,2 0,2
  0,3 0,3

Убедиться, что и данные случайные величины независимы.

 

Упражнение. По совместному распределению Примера # вычислить коэффициент корреляции. (Ответ. )

Упражнение. Совместное распределение величин X и Y имеет вид:

   
-1 0,2  
    0,6
  0,2  
       

Убедиться, что , но данные случайные величины – зависимы (более того, можно заметить, что в данном случае X и Y связаны наиболее “жесткой” из всех возможных связей – функциональной: ).

 

 

Теорема (Область возможных значений коэффициента корреляции). Модуль коэффициента корреляции не превосходит1, т.е.

Теорема. Если модуль коэффициента корреляции двух случайных величин равен 1, то между этими случайными величинами существует линейная функциональная зависимость.

Пример. Пусть совместный закон распределения случайных величин X и Y имеет вид:

   
  0,4  
    0,6

Тогда Оставляем читателю в качестве упражнения проверку того, что в данном случае

 

Из определения ковариации следует, что

Другими словами, ковариация является мерой неравенства между математическим ожиданием произведения двух случайных величин и произведением их математических ожиданий. Аналогично, применительно к дисперсии, справедливо равенство

<== предыдущая лекция | следующая лекция ==>
Определение.Вектор , компоненты Х и Y которого являются случайными величинами, называется случайным векторомили двумерной случайной величиной | Двумерный нормальный закон распределения
Поделиться с друзьями:


Дата добавления: 2014-01-06; Просмотров: 692; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы!


Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет



studopedia.su - Студопедия (2013 - 2024) год. Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав! Последнее добавление




Генерация страницы за: 0.009 сек.