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文檔簡介
隨機變量的協(xié)方差和相關系數(shù)演示文稿現(xiàn)在是1頁\一共有21頁\編輯于星期日隨機變量的協(xié)方差和相關系數(shù)現(xiàn)在是2頁\一共有21頁\編輯于星期日
前面我們介紹了隨機變量的數(shù)學期望和方差,對于二維隨機變量(X,Y),我們除了討論X與Y的數(shù)學期望和方差以外,還要討論描述X和Y之間關系的數(shù)字特征,這就是本講要討論的協(xié)方差和相關系數(shù)現(xiàn)在是3頁\一共有21頁\編輯于星期日
E[X-EX][Y-EY]稱為隨機變量X和Y的協(xié)方差,記為cov(X,Y),即
一、協(xié)方差cov(X,Y)=E[X-EX][Y-EY]=EXY-EXEY1.定義1)當(X,Y)是離散型隨機變量時,2)當(X,Y)是連續(xù)型隨機變量時,現(xiàn)在是4頁\一共有21頁\編輯于星期日(6)cov(X1+X2,Y)=cov(X1,Y)+cov(X2,Y)(5)cov(aX,bY)=abcov(X,Y)a,b是常數(shù)(7)D(X±Y)=D(X)+D(Y)±2cov(X,Y)(4)cov(aX+b,Y)=acov(X,Y)a,b是常數(shù)2.簡單性質(3)cov(X,Y)=cov(Y,X)(2)cov(X,X)=D(X)(1)cov(X,C)=0,C為常數(shù);現(xiàn)在是5頁\一共有21頁\編輯于星期日
協(xié)方差的大小在一定程度上反映了X和Y相互間的關系,但它還受X與Y本身度量單位的影響.
為了克服這一缺點,對協(xié)方差進行標準化,這就引入了相關系數(shù)
.現(xiàn)在是6頁\一共有21頁\編輯于星期日二、相關系數(shù)為隨機變量X和Y的相關系數(shù)
.定義:
設D(X)>0,D(Y)>0,稱在不致引起混淆時,記
為
.現(xiàn)在是7頁\一共有21頁\編輯于星期日相關系數(shù)的性質:證:由方差的性質和協(xié)方差的定義知,對任意實數(shù)b,有0≤D(Y-bX)=b2D(X)+D(Y)-2bcov(X,Y)令,則上式為
D(Y-bX)=
由于方差D(Y)是正的,故必有1≥0,所以|≤1?,F(xiàn)在是8頁\一共有21頁\編輯于星期日存在常數(shù)a,b(b≠0),使P{Y=a+bX}=1,即X和Y以概率1線性相關.現(xiàn)在是9頁\一共有21頁\編輯于星期日3.X和Y獨立時,
=0,但其逆不真.由于當X和Y獨立時,cov(X,Y)=0,故=0但由并不一定能推出X和Y獨立.例1
設X~N(0,1),Y=X2,求X和Y的相關系數(shù)。證:現(xiàn)在是10頁\一共有21頁\編輯于星期日4.若,則稱X和Y(線性)不相關。定理:若隨機變量X與Y的數(shù)學期望和方差都存在,且均不為零,則下列四個命題等價:(1);(2)cov(X,Y)=0;(3)E(XY)=EXEY;(4)D(X±Y)=DX+DY。注:反應了X與Y的線性關系密切程度;X與Y不相關表明兩者沒有線性關系,但不等于說沒有其他關系?,F(xiàn)在是11頁\一共有21頁\編輯于星期日但可以證明對下述情形,獨立與不相關等價若(X,Y)服從二維正態(tài)分布,則X與Y獨立X與Y不相關若X與Y獨立,則X與Y不相關,但由X與Y不相關,不一定能推出X與Y獨立.獨立與不相關的關系:現(xiàn)在是12頁\一共有21頁\編輯于星期日三、協(xié)方差矩陣將二維隨機變量(X1,X2)的四個數(shù)量指標排成矩陣的形式:稱此矩陣為(X1,X2)的協(xié)方差矩陣.這是一個非負定對稱矩陣現(xiàn)在是13頁\一共有21頁\編輯于星期日
類似定義n維隨機變量(X1,X2,…,Xn)的協(xié)方差矩陣.為(X1,X2,…,Xn)的協(xié)方差矩陣.都存在,則稱(i,j=1,2,…,n)若矩陣這是一個非負定對稱矩陣現(xiàn)在是14頁\一共有21頁\編輯于星期日為(X1,X2,…,Xn)的相關系數(shù)矩陣。都存在,則稱(i,j=1,2,…,n)若矩陣四、相關系數(shù)矩陣這是一個非負定對稱矩陣現(xiàn)在是15頁\一共有21頁\編輯于星期日由于故相關系數(shù)矩陣的主對角元素均為1.現(xiàn)在是16頁\一共有21頁\編輯于星期日五、原點矩和中心矩定義設X和Y是隨機變量,若存在,稱它為X的k階原點矩,簡稱k階矩.
存在,稱它為X的k階中心矩.注:均值E(X)是X一階原點矩,
方差D(X)是X的二階中心矩.現(xiàn)在是17頁\一共有21頁\編輯于星期日注:協(xié)方差cov(X,Y)是X和Y的二階混合中心矩.稱它為X和Y的k+l階混合原點矩.若存在,稱它為X和
Y的
k+l階混合中心矩.
設X
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