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文檔簡(jiǎn)介
第10講協(xié)方差與相關(guān)系數(shù)矩、協(xié)方差矩陣
我們?cè)谇耙徽卵芯窟^二維隨機(jī)變量各自的概率分布特性以及與整體概率分布特性之間的關(guān)系.我們知道聯(lián)合分布可以唯一確定邊緣分布,反之不成立。前兩講我們又介紹了隨機(jī)變量的數(shù)學(xué)期望與方差,它們分別反映了隨機(jī)變量取值的平均水平和隨機(jī)變量取值相對(duì)于均值的分散程度,但有時(shí)需要考慮隨機(jī)向量的數(shù)字特征與各自數(shù)字特征之間關(guān)系,為此我們引入?yún)f(xié)方差、相關(guān)系數(shù)、協(xié)方差與矩的概念。第10講協(xié)方差與相關(guān)系數(shù)矩、協(xié)方差矩陣一、協(xié)方差
1.協(xié)方差定義
設(shè)(X,Y)為二維隨機(jī)變量,如果E{[XE(X)][YE(Y)]}存在.則稱此為隨機(jī)變量X與Y的協(xié)方差.記為Cov(X,Y).即Cov(X,Y)=E{[XE(X)][YE(Y)]}.
離散型
連續(xù)型
例1
在一盒中裝有大小相同的2只黑球,4只白球,現(xiàn)從盒中連續(xù)取球兩次,每次任取一只.設(shè)隨機(jī)變量討論隨機(jī)變量(X,Y)的協(xié)方差.解
(1)無放回的情況
YX01pi·01/154/151/314/152/52/3p·j1/32/3解
(1)無放回的情況
YX01pi·01/154/151/314/152/52/3p·j1/32/3
例2
設(shè)隨機(jī)變量(X,Y)在區(qū)域D={(x,y)∣x2+y2≤1}上服從均勻分布,求Cov(X,Y).
解由已知條件于是第10講協(xié)方差與相關(guān)系數(shù)矩、協(xié)方差矩陣一、協(xié)方差
1.協(xié)方差定義2.協(xié)方差的計(jì)算公式
例1
在一盒中裝有大小相同的2只黑球,4只白球,現(xiàn)從盒中連續(xù)取球兩次,每次任取一只.設(shè)隨機(jī)變量討論隨機(jī)變量(X,Y)的協(xié)方差.解
(2)有放回的情況
YX01pi·01/92/91/312/94/92/3p·j1/32/3第10講協(xié)方差與相關(guān)系數(shù)矩、協(xié)方差矩陣一、協(xié)方差
1.協(xié)方差定義
2.協(xié)方差的計(jì)算公式
3.協(xié)方差的性質(zhì)
(1)Cov(X,Y)=Cov(Y,X);(2)Cov(X,X)=D(X);Cov(X,C)=0第10講協(xié)方差與相關(guān)系數(shù)矩、協(xié)方差矩陣一、協(xié)方差
1.協(xié)方差定義
2.協(xié)方差的計(jì)算公式
3.協(xié)方差的性質(zhì)
(1)Cov(X,Y)=Cov(Y,X);(2)Cov(X,X)=D(X);Cov(X,C)=0
(3)Cov(aX,bY)=abCov(X,Y),其中a,b為常數(shù);(4)D(X+Y)=D(X)+D(Y)+2Cov(X,Y);第10講協(xié)方差與相關(guān)系數(shù)矩、協(xié)方差矩陣一、協(xié)方差
1.協(xié)方差定義
2.協(xié)方差的計(jì)算公式
3.協(xié)方差的性質(zhì)
(1)Cov(X,Y)=Cov(Y,X);(2)Cov(X,X)=D(X);Cov(X,C)=0
(3)Cov(aX,bY)=abCov(X,Y),其中a,b為常數(shù);(5)Cov(X+Y,Z)=Cov(X,Z)+Cov(Y,Z);(4)D(X+Y)=D(X)+D(Y)+2Cov(X,Y);第10講協(xié)方差與相關(guān)系數(shù)矩、協(xié)方差矩陣一、協(xié)方差
1.協(xié)方差定義
2.協(xié)方差的計(jì)算公式
3.協(xié)方差的性質(zhì)
(1)Cov(X,Y)=Cov(Y,X);(2)Cov(X,X)=D(X);Cov(X,C)=0
(3)Cov(aX,bY)=abCov(X,Y),其中a,b為常數(shù);(5)Cov(X+Y,Z)=Cov(X,Z)+Cov(Y,Z);(4)D(X+Y)=D(X)+D(Y)+2Cov(X,Y);(6)
對(duì)任意的實(shí)數(shù)t,有又所以因此即特別
設(shè)(X,Y)為二維隨機(jī)變量,如果E{[XE(X)][YE(Y)]}存在,D(X)>0,D(Y)>0,則稱為X與Y的相關(guān)系數(shù).記作XY.二、相關(guān)系數(shù)第10講協(xié)方差與相關(guān)系數(shù)矩、協(xié)方差矩陣
1.相關(guān)系數(shù)定義
2.相關(guān)系數(shù)性質(zhì)
可以證明上式表明:均方誤差是|XY|的嚴(yán)格單調(diào)遞減函數(shù),即當(dāng)|XY|較大時(shí),e較小,說明X,Y線性聯(lián)系緊密,特別|XY|=1時(shí),X,Y之間以概率1存在線性關(guān)系.從而XY表征了X,Y之間線性關(guān)系的緊密程度.當(dāng)|XY|較大時(shí),X,Y線性關(guān)系程度較好;當(dāng)|XY|較小時(shí),X,Y線性關(guān)系程度較差.
3.隨機(jī)變量的相關(guān)性
設(shè)隨機(jī)變量X和Y的相關(guān)系數(shù)XY的存在,如果XY=0,則稱X與Y不相關(guān),否則,稱X與Y相關(guān);如果XY>0,則稱X,Y正相關(guān);如果XY
<0,則稱X,Y負(fù)相關(guān).
例3
在一盒中裝有大小相同的2只黑球,4只白球,現(xiàn)從盒中連續(xù)取球兩次,每次任取一只.設(shè)隨機(jī)變量討論隨機(jī)變量X與Y的相關(guān)系數(shù).解
(1)無放回的情況
YX01pi·01/154/151/314/152/52/3p·j1/32/3解
(1)無放回的情況
YX01pi·01/154/151/314/152/52/3p·j1/32/3
例3
在一盒中裝有大小相同的2只黑球,4只白球,現(xiàn)從盒中連續(xù)取球兩次,每次任取一只.設(shè)隨機(jī)變量討論隨機(jī)變量X與Y的相關(guān)系數(shù).解
(2)有放回的情況
YX01pi·01/92/91/312/94/92/3p·j1/32/3
例4
設(shè)(X,Y)服從二維正態(tài)分布,試求X與Y的相關(guān)系數(shù)
解
由已知條件我們有,即E(X)=1,E(Y)=2.
解
由已知條件我們有,即E(X)=1,E(Y)=2.
例4
設(shè)(X,Y)服從二維正態(tài)分布,試求X與Y的相關(guān)系數(shù)密度函數(shù)數(shù)學(xué)期望
解
由已知條件我們有,即E(X)=1,E(Y)=2.
標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的密度函數(shù)標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的方差
例4
設(shè)(X,Y)服從二維正態(tài)分布,試求X與Y的相關(guān)系數(shù)
解
由已知條件我們有,即E(X)=1,E(Y)=2.
例4
設(shè)(X,Y)服從二維正態(tài)分布,試求X與Y的相關(guān)系數(shù)說明:如果(X,Y)服從二維正態(tài)分布,則X與Y獨(dú)立的充要條件是
第10講協(xié)方差與相關(guān)系數(shù)矩、協(xié)方差矩陣三、矩與協(xié)方差矩陣
定義1設(shè)X和Y是隨機(jī)變量,若存在,則稱它為X的k階原點(diǎn)矩.簡(jiǎn)稱k階矩;
若存在,則稱它為X的k階中心矩;
若
存在,則稱它為X和Y的k+l階混合原點(diǎn)矩;
若
存在,則稱它為X和Y的k+l階混合中心矩.
定義2設(shè)n維隨機(jī)變量的二階混合中心矩都存在,則矩陣為n維隨機(jī)變量的協(xié)方差矩陣.
例5
設(shè)(X1,X2)服從二維正態(tài)分布,試求X與Y的協(xié)方差矩陣.
解
由已知條件我們有,即
.
例5
設(shè)(X1,X2)服從二維正態(tài)分布,試求X與Y的協(xié)方差矩陣.
解
由已知條件我們有,即
.
自然將二維正態(tài)分布的定義推廣到n維正態(tài)隨機(jī)變量的情形.n維正態(tài)隨機(jī)變量定義為n維正態(tài)隨機(jī)變量的重要性質(zhì)(1)n維正態(tài)隨機(jī)變量的每一個(gè)分量Xi(i=1,2,,n)都是正態(tài)隨機(jī)變量;反之,若X1,X2,,Xn都是正態(tài)隨機(jī)變量,且相互獨(dú)立,則是n維正態(tài)隨機(jī)變量.(2)n隨機(jī)變量
服從n維正態(tài)分布的充要條件是
都任意線性組合服從一維正態(tài)分布(不全為零).(3)若
服從n維正態(tài)分布,設(shè)是
線性函數(shù),則也服從多維正態(tài)分布.n維正態(tài)隨機(jī)變量的重要性質(zhì)(4)若
服從n維正態(tài)分布,則“
相互獨(dú)立”與“
兩兩不相關(guān)”是等價(jià)的.
例4
設(shè)(X,Y)服從二維正態(tài)分布N(1,32;0,42;-0.5),其中Z=X/3+Y/2.1)求Z的概率密度.
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