Студопедия
Случайная страница | ТОМ-1 | ТОМ-2 | ТОМ-3
АрхитектураБиологияГеографияДругоеИностранные языки
ИнформатикаИсторияКультураЛитератураМатематика
МедицинаМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогика
ПолитикаПравоПрограммированиеПсихологияРелигия
СоциологияСпортСтроительствоФизикаФилософия
ФинансыХимияЭкологияЭкономикаЭлектроника

Свойства коэффициента корреляции

Функции от двух случайных величин | Примеры использования формулы свертки | Математическое ожидание случайной величины | Моменты старших порядков. Дисперсия | Свойства дисперсии | Математические ожидания и дисперсии стандартных распределений | Законы больших чисел | Раздел 14. ЦПТ (центральная предельная теорема) | Слабая сходимость | Центральная предельная теорема |


Читайте также:
  1. Антибактериальные свойства кордицепса
  2. В качестве меры корреляции вычисляется фи-коэффициент.
  3. Вид маркетинга, который характеризуется производством и маркетингом нескольких продуктов с различными свойствами для всех покупателей, однако рассчитанные на разные их вкусы
  4. Виды ошибок измерений, свойства случайных ошибок. Принцип арифметической средины.
  5. Виды смешанных гипсовых вяжущих. Свойства и применение.
  6. Визуальное объектно-ориентирование программирование. Инкапсуляция, наследование, полиморфизм. Основные объекты и их свойства, методы и события
  7. Вирусы, вироиды, прионы, особенности структуры, отличительные свойства. Вызываемые заболевания.

Всюду далее специально не оговаривается, но предполагается, что коэффициент корреляции существует.

Теорема 26.

Коэффициент корреляции обладает следующими свойствами.

1. Если с. в. ξ и η независимы, то ρ(ξ, η) = cov(ξ, η) = 0.

2. ½ ρ(ξ, η) ½ £. 1

3. ½ ρ(ξ, η) ½ = 1, если и только если с. в. ξ и η с вероятностью 1 линейно связаны, т.е. существуют числа а ¹ 0 и b такие, что P (η = aξ+ b) = 1.

Определение 45. Пусть D конечна и отлична от нуля. Определим случайную величину

Преобразование называется стандартизацией случайной величины ξ, а сама с. в. называется стандартизованной, или (слэнг!) центрированной и нормированной версией с. в. ξ.

Свойство 13. Стандартизованная с. в. имеет нулевое математическое ожидание и единичную дисперсию.

Доказательство. Воспользуемся свойствами математического ожидания и дисперсии:

Полезно знать следующие часто употребляемые термины.

Определение 46. Говорят, что величины ξ и η отрицательно коррелированы, если ρ(ξ, η) < 0; говорят, что величины ξ и η положительно коррелированы, если ρ(ξ, η) > 0.

Смысл знака коэффициента корреляции особенно ясен в случае ½ ρ(ξ, η) ½ = 1. Тогда знак ρ равен знаку a в равенстве η = aξ+ b п.н. То есть ρ(ξ, η) = 1 означает, что чем больше ξ, тем больше и η. Напротив, ρ(ξ, η) = -1 означает, что чем больше ξ, тем меньше η. Похожим образом можно трактовать знак коэффициента корреляции и в случае, когда ½ρ(ξ, η) ½< 1, помня при этом, что зависимость величин ξ и η теперь уже не линейная и, возможно, даже не функциональная.

Так, величины ξ и ξ + η в примерах 41 и 42 положительно коррелированы, но их зависимость не функциональная.

Пример 43.

Если с. в. ξ и η есть координаты точки, брошенной наудачу в треугольник с вершинами (2,0), (0,0) и (0,1), то коэффициент корреляции ρ(ξ, η) отрицателен. Это можно объяснить «на пальцах» так: Чем больше ξ, тем меньше у η возможностей быть большой) Предлагаю убедиться в этом, проверив справедливость следующих высказываний.

Во-первых,

 

Во-вторых,

Совместное распределение координат точки, брошенной наудачу в произвольную (измеримую) область D на плоскости имеет постоянную плотность во всех точках области D. Это связано с понятием «наудачу»: вероятность попасть в любую область AÌ D, с одной стороны зависит только от площади А и не зависит от формы и положения А внутри D, равняясь с другой стороны, интегралу по области А от плотности совместного распределения координат точки. Эти два качества возможно совместить, только если плотность совместного распределения постоянна внутри D. Более того, эта постоянная, как легко видеть, есть просто (хотя бы потому, что интеграл от нее по всей области D должен ровняться вероятности попасть в D, или единице).

Распределение точки, брошенной наудачу в область (все равно где), называют равномерным распределением.

Итак, плотность равномерного распределения в произвольной области на плоскости — постоянная, равная (1/ площадь области) для точек внутри области и нулю — вне. Поэтому (а также потому, что площадь этого треугольника равна 1)

То есть ковариация (а с ней и коэффициент корреляции) отрицательна (посчитать cov(ξ, η)).

Пример 44.

Найти коэффициент корреляции между числом выпадений единицы и числом выпадений шестерки при n подбрасываниях симметричного кубика.

Решение. Обозначим для i = 1, 2, 3, 4, 5, 6 через ξi случайную величину, равную числу выпадений грани с i очками при n подбрасываниях кубика. Посчитаем cov(ξ1, ξ6).

Каждая из случайных величин ξi имеет биномиальное распределение с параметрами n и 1/6, поэтому

.

Заметим, что сумма ξ1 + … + ξn этих величин равна n. В силу симметрии кубика, все математические ожидания одинаковы, но, скорее всего, отличаются от

Посчитаем

С одной стороны, это равно

 

с другой стороны,

 

Отсюда

 

Следовательно, искомый коэффициент корреляции равен

 

Интересно, что полученный коэффициент корреляции не зависит от n.

... Откуда, наконец, вытекает то удивительное, по-видимому, следствие, что, если бы наблюдения над всеми событиями продолжать всю вечность, причем вероятность, наконец, перешла бы в полную достоверность, то было бы замечено, что в мире все управляется точными отношениями и постоянным законом изменений, так что даже в вещах, в высшей степени случайных, мы принуждены были бы признать как бы некоторую необходимость и, скажу я, рок.

Я к о б Б е р н у л л и, Ars conjectandi (1713)


Дата добавления: 2015-11-16; просмотров: 52 | Нарушение авторских прав


<== предыдущая страница | следующая страница ==>
Раздел 12. Числовые характеристики зависимости случайных величин| Раздел 13. Куда и как сходятся последовательности случайных величин

mybiblioteka.su - 2015-2024 год. (0.008 сек.)