協(xié)方差與相關(guān)系數(shù)課件_第1頁
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文檔簡(jiǎn)介

前面我們介紹了隨機(jī)變量的數(shù)學(xué)期望和方差,對(duì)于多維隨機(jī)變量,反映分量之間關(guān)系的數(shù)字特征中,最重要的,就是本講要討論的“協(xié)方差和相關(guān)系數(shù)”.§4.4

協(xié)方差和相關(guān)系數(shù)下頁2.簡(jiǎn)單性質(zhì)⑴Cov(X,Y)=

Cov(Y,X)⑵Cov(aX,bY)

=abCov(X,Y)a,b是常數(shù)⑶Cov(X1+X2,Y)=

Cov(X1,Y)

+Cov(X2,Y)Cov(X,Y)=E{[

X-E(X)][Y-E(Y)

]}一、協(xié)方差1.定義

任意兩個(gè)隨機(jī)變量X和Y的協(xié)方差,記為Cov(X,Y),

[Covariance]

定義為下頁Cov(X,Y)=E(XY)

-E(X)E(Y)可見,若X與Y獨(dú)立,Cov(X,Y)=0.3.計(jì)算協(xié)方差的一個(gè)簡(jiǎn)單公式由協(xié)方差的定義及期望的性質(zhì),可得Cov(X,Y)=E{[

X-E(X)][Y-E(Y)

]}=E(XY)-E(X)E(Y)-E(Y)E(X)+E(X)E(Y)=E(XY)-E(X)E(Y)即下頁若X1,X2,…,Xn兩兩獨(dú)立,,上式化為4.隨機(jī)變量和的方差與協(xié)方差的關(guān)系D(X+Y)=

D(X)+D(Y)+

2Cov(X,Y)下頁二、相關(guān)系數(shù)定義:

設(shè)D(X)>0,

D(Y)>0,

稱為隨機(jī)變量X和Y的相關(guān)系數(shù).在不致引起混淆時(shí),記

.下頁例1.求Cov(X,Y)

,ρXYE(X2)=9/2

, E(Y2)

=

9/2解:

E(X)=

2

,

E(Y)=

2;D(X)=1/2

,

D(Y)

=

1/2E(XY)

=Cov(X,Y)

=

23/6

–4=

-1/6;X

Y123101/61/121/421/61/61/61/231/121/601/4???1)相關(guān)系數(shù)的計(jì)算下頁例2.

設(shè)隨機(jī)變量X的方差D(

X

)≠0且Y=aX+b(a≠0),求X和Y的相關(guān)系數(shù)ρXY

.解:下頁2.

X和Y獨(dú)立時(shí),

=0,但其逆不真.由于當(dāng)X和Y獨(dú)立時(shí),Cov(X,Y)=0.故=

0但由并不一定能推出X和Y獨(dú)立.請(qǐng)看下例.2)相關(guān)系數(shù)的性質(zhì)及其與獨(dú)立性的關(guān)系下頁因而

=0,即X和Y不相關(guān).例3.

設(shè)X服從(-1/2,

1/2)內(nèi)的均勻分布,而Y=cos(X),求X,Y的相關(guān)系數(shù)。解:不難求得Cov(X,Y)=0.但Y與X有嚴(yán)格的函數(shù)關(guān)系,即X和Y不獨(dú)立.相關(guān)系數(shù)刻劃了X和Y間“線性相關(guān)”的程度.下頁顯然,若X與Y獨(dú)立,則X與Y不相關(guān),但由X與Y不相關(guān),不一定能推出X與Y獨(dú)立.但對(duì)下述情形,獨(dú)立與不相關(guān)等價(jià)若(X,Y)服從二維正態(tài)分布,則X與Y獨(dú)立

X與Y不相關(guān)下頁例4.設(shè)(X,Y)服從二維正態(tài)分布,求X,Y的相關(guān)系數(shù)。解:X,Y的聯(lián)合密度f(x,y)及邊緣密度

fX(x),

fY(y)

如下:ρ=0,即從而說明二維正態(tài)分布隨機(jī)變量X、Y相互獨(dú)立X、Y相互獨(dú)立與不相關(guān)是等價(jià)的。下頁例5.(X,Y)的概率密度如下,試證X與Y既不相關(guān)也不相互獨(dú)立。證明:(1)因?yàn)橥瑯?/p>

E(Y)=0于是

ρXY=

0

,所以

X與Y不相關(guān)。(2)因fX(x)fY(y)≠f(x,y),故X與Y不相互獨(dú)立。下頁§4.5矩和協(xié)方差矩陣設(shè)X是隨機(jī)變量,若k=1,2,…存在,稱它為X的k階原點(diǎn)矩.若

k=1,2,…

存在,稱它為X的k階中心矩.顯然,期望是X的一階原點(diǎn)矩,方差是X的二階中心矩.下頁稱它為X和Y的k+L階混合(原點(diǎn))矩.若存在,設(shè)X和Y是隨機(jī)變量,若k,L=1,2,…存在,稱它為X和Y的k+L階混合中心矩.可見, 協(xié)方差Cov(X,Y)是X和Y的二階混合中心矩.下頁協(xié)方差矩陣的定義將二維隨機(jī)變量(X1,X2)的四個(gè)二階中心矩排成矩陣的形式:稱此矩陣為(X1,X2)的協(xié)方差矩陣.這是一個(gè)對(duì)稱矩陣下頁類似定義n維隨機(jī)變量(X1,X2,…,Xn)的協(xié)方差矩陣.為

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