32439

ЗАВИСИМОСТЬ И КОВАРИАЦИЯ

Лекция

Математика и математический анализ

Для доказательства необходимости продифференцируем по x и y обе части равенства из определения независимых случайных величин. Дискретные случайные величины независимы тогда и только тогда когда для любых пар значений случайных величин X и Y. Для независимых случайных величин X и Y ковариация равна 0. Из утверждений 2 и 3 следует что для независимых случайных величин X и Y MXY = MX  MY если MX и MY существуют.

Русский

2013-09-04

87.5 KB

3 чел.

Лекция 8.

§4. ЗАВИСИМОСТЬ И КОВАРИАЦИЯ.

Cлучайные величины X и Y называются независимыми, если функция распределения cлучайного вектора (X, Y) равняется произведению функций распределения компонент X и Y:

.

Утверждение 3. Непрерывные случайные величины независимы тогда и только тогда, когда плотность случайного вектора (X, Y) равняется произведению плотностей компонент X и Y: .

Для доказательства необходимости продифференцируем по x и y  обе части равенства из определения независимых случайных величин. Для доказательства достаточности возьмем интегралы от обеих частей равенства   по области {(-, x), (-, y)}  

Утверждение 4. Дискретные случайные величины независимы тогда и только тогда, когда  для любых пар значений , случайных величин X и Y.

Доказательство.

Пример 6. В примере 1 § 1 плотность случайного вектора (X,Y) , а плотности компонент .

Следовательно, cлучайные величины X и Y независимы.

Утверждение 5.  Для независимых  случайных величин X и Y ковариация равна 0.

Доказательство. Из утверждений 2 и 3 следует, что для независимых случайных величин X и Y  M(XY) = M(X M(Y), если M(X) и M(Y) существуют.

Для непрерывных случайных величин это так, поскольку

Для дискретных случайных величин

Отсюда, сov(XY) = M(XY) – M(X)M(Y0.

Замечание. M(XY= M(X)  M(Y) также, если одна из независимых случайных величин непрерывного, а другая дискретного типа.

Таким образом, ненулевая ковариация - это признак наличия зависимости между случайными величинами.

Утверждение 6. Дисперсия суммы независимых случайных величин равна сумме дисперсий этих случайных величин.

Доказательство сразу следует из формулы для дисперсии суммы случайных величин.

§5. KОЭФФИЦИЕНТ КОРРЕЛЯЦИИ И ЕГО СВОЙСТВА.

Если ковариация случайных величин X и Y (cov(X, Y= M((X – MX)(Y –
– MY
))) невелика, то это не всегда является следствием слабой зависимости между ними, а может просто указывать на то, что случайные величины мало отклоняются от своего математического ожидания. Поэтому для характеристики связи случайных величин рассматривают коэффициент корреляции:

где  и  - средние квадратические отклонения случайных величин X и Y.

Случайные величины, для которых ковариация, а значит и коэффициент корреляции равны нулю, называются некоррелированными.

Из независимости вытекает некоррелированность, обратное неверно. Коэффициент корреляции может оказаться равным нулю, когда одна случайная величина является функцией от другой.

Пример 7. Пусть случайные случайные U и V имеют одинаковые распределения и = U + V,= U – V. Тогда M(XY) = M(X2) – M(Y20 и
M(Y) 0. Cледовательно, cov(X, Y) = M(XY)  M(X)(Y) = 0, и поэтому corr(X, Y) = 0. Например, X и Y могут быть соответственно суммой и разностью очков, выпавших на двух костях. Тогда величины X и Y либо обе четны, либо обе нечетны и, cледовательно, зависимы.  

Пример 8. Из некоррелированности случайных величин, подчиненных двумерному нормальному закону, вытекает их независимость. Действительно, параметр r двумерного нормального распределения совпадает с коэффициентом корреляции, и следовательно плотность распределения

где  - плотности компонент Х и Y.

Таким образом, для компонент X и Y нормально распределенного случайного вектора  свойства некоррелированности и независимости совпадают.

Коэффициент корреляции обладает следующими свойствами:

Утверждение 7.  corr(X, Y)  1.

Доказательство. Введем случайную величину .

, DZ  0. Cледовательно, ; ; ; ; .

Утверждение 8. Если X и Y cвязаны точной линейной функциональной зависимостью = aX + b, то

Доказательство:

;  

Таким образом, коэффициент корреляции является характеристикой линейной зависимости между случайными величинами.

Пример 9 . Вернемся к плотности двумерного нормального закона. Уравнения эллипсов рассеивания двумерной нормальной плотности

Если коэффициент корреляции r > 0, главные оси эллипсов расположены под некоторым углом к координатным осям (из аналитической геометрии известно, что ). Происходит как бы “намагничивание” двумерного случайного вектора вдоль одной из главных осей y = kx + b, т.е. линейная составляющая присутствует в функциональной зависимости между X и Y. Если же коэффициент корреляции = 0, уравнения эллипсов

Главные оси рассеивания параллельны осям координат у = 0, = 0. Линейной зависимости между компонентами X и Y нет.

PAGE  29


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

842. Объекты интеллектуальной собственности 202 KB
  Понятие и признаки объекта интеллектуальной собственности. Классификация объектов интеллектуальной собственности. Способность к сохранению, накапливанию, интегрированию. Классификация средств индивидуализации. Произведения, не являющиеся объектами авторских прав. Правовая охрана результата интеллектуальной деятельности средствами различных институтов права интеллектуальной собственности.
843. Трактаты Дюрера как методическое пособие по преподаванию изобразительного искусства с точки зрения современности 176.5 KB
  История написания трактатов и их место в художественном образовании Германии XVI века. Трактаты Дюрера как методическое пособие по преподаванию Изобразительного искусства. Положительные стороны трактатов как методического пособия с точки зрения художественного образования. Восприятие трактатов Дюрера на практике в наше время.
844. Теория гражданского права 178.5 KB
  Имущественные и личные не имущественные правоотношения. Способность гражданина иметь гражданские права и нести обязанности. Имущественный комплекс, используемый для осуществления предпринимательской деятельности. Требования о защите личных неимущественных прав и других нематериальных благ.
845. Сбор маркетинговой информации в целях проведения исследований 167 KB
  Порядок проведения маркетинговых исследований. Планирование и организация сбора первичной информации. Выявление проблем и формулирование целей маркетинговых исследований. Систематизация и анализ собранной информации.
846. Сортировочные станции Брянск-Льговской Московской железной дороги 128 KB
  Характеристика сортировочной станции Брянск-Льговской Московской железной дороги. Оперативное управление и планирование работы станции. Автоматизированная система организации управления перевозок. Сообщения об операциях с поездами, локомотивами и бригадами, получаемые в АСОУП.
847. Общая история 196.5 KB
  Достоверное воспроизведение исторического процесса. Противоречие между прогрессивными производительными силами и консервативным производственными отношениями. Широкое распространение отношений частной собственности. Разложение первобытно-общинного строя и возникновение государства.
848. Программирование математических задач с использованием классов и методов языка C# 960.5 KB
  Реализовать перевод чисел между десятичной, двоичной и восьмеричной системами счисления. Результаты машинного тестирования программы. Описание вычислительных методов. Ручной подсчёт отладочного варианта.
849. Билеты по обществознанию 9 класс 404.5 KB
  Государство, его основные признаки. Формы правления. Исходная форма активности индивида. Особенности межличностных отношений. Социальные группы и общности. Участие граждан в политической жизни. Всеобщая декларация прав человека.
850. Електричні машини. Збірник домашніх завдань для студентів денної форми навчання 664 KB
  Структура и правила оформления отчета по самостоятельной работе. Классификация силовых трансформаторов напряжения. Напряженность магнитного поля и удельные потери в стали. К построению характеристик лабораторного короткого замыкания. Общие вопросы теории машин переменного тока.