Корреляция случайных величин

Содержание

Слайд 2

Для дискретных СВ он выражается формулой:

А для непрерывных СВ:

Для дискретных СВ он выражается формулой: А для непрерывных СВ:

Слайд 3

Выясним смысл этой характеристики. Для этого вычислим корреляционный момент для двух независимых

Выясним смысл этой характеристики. Для этого вычислим корреляционный момент для двух независимых
величин Х и У:

По свойству математического ожидания:

Слайд 4

Корреляционный момент двух
независимых величин равен нулю.

Математическое ожидание произведения независимых случайных величин

Корреляционный момент двух независимых величин равен нулю. Математическое ожидание произведения независимых случайных
Х и У равно произведению мат. ожиданий этих величин:
М[XY]=M[X]M[Y]
Следовательно,

Слайд 5

Следовательно, если корреляционный момент двух случайных величин отличен от нуля, то это

Следовательно, если корреляционный момент двух случайных величин отличен от нуля, то это
есть признак наличия между ними зависимости.
Из определения корреляционного момента следует, что если одна из величин мало отклоняется от своего мат. ожидания (почти не случайна), то момент будет небольшим, какой бы тесной не была зависимость.
Поэтому для характеристики связи между величинами Х и У переходят к безразмерной величине:

Слайд 6

коэффициент корреляции

коэффициент корреляции

Слайд 7

Для независимых СВ он также равен нулю. Такие СВ называются некоррелированными.
Некорреляция СВ

Для независимых СВ он также равен нулю. Такие СВ называются некоррелированными. Некорреляция
слабее независимости, т.е. если СВ некоррелированны, то они не обязательно будут независимыми.

Если Kxy>0, то СВ называются положительно
коррелированными.
Если Kxy<0, то СВ называются отрицательно
коррелированными.

Слайд 8

Вычислим коэффициент корреляции для СВ Х и У из предыдущего примера.

Вычислим коэффициент корреляции для СВ Х и У из предыдущего примера.

Слайд 9

Коэффициент корреляции характеризует не всякую, а только линейную зависимость, при которой возрастание

Коэффициент корреляции характеризует не всякую, а только линейную зависимость, при которой возрастание
(убывание) одной СВ приводит к возрастанию (убыванию) другой по линейному закону.
Коэффициент корреляции характеризует степень тесноты линейной зависимости между СВ.
Пусть

У=AХ+B
где А и В – постоянные.

Слайд 10

Вычислим корреляционный момент случайных величин Х и У:

По свойству математического ожидания:

Вычислим корреляционный момент случайных величин Х и У: По свойству математического ожидания:

Слайд 11

Выражение, стоящее в скобках, по определению является дисперсией Х:

С другой стороны, по

Выражение, стоящее в скобках, по определению является дисперсией Х: С другой стороны,
свойству дисперсии:

Тогда

Следовательно

Слайд 12

Таким образом, знак коэффициента корреляции определяется знаком постоянной А.

Далее, чтобы показать, что

Таким образом, знак коэффициента корреляции определяется знаком постоянной А. Далее, чтобы показать,
абсолютное значение коэффициента корреляции не превосходит единицы, рассмотрим СВ

Слайд 13

Найдем дисперсию Z:

(т.к. дисперсия всегда неотрицательна).
Тогда

Найдем дисперсию Z: (т.к. дисперсия всегда неотрицательна). Тогда
Имя файла: Корреляция-случайных-величин.pptx
Количество просмотров: 32
Количество скачиваний: 0