Главная Случайная страница Контакты | Мы поможем в написании вашей работы! | ||
|
(1)
Замечание 1. Нетрудно убедиться, что корреляционный мо -мент можно записать в виде:
Замечание 2. Корреляционный момент двух независимых случайных величин равен нулю.
Это следует из условия независимости случайных величин.
Замечание 3. Для корреляционного момента случайных ве – личин и выполняется неравенство
Определение. Коэффициентом корреляции случайных величин и называют отношение корреляционного мо -мента к произведению средних квадратических отклонений этих величин, т.е.
(2)
Если случайные величины независимы, то их корреляци- онный смомент равен нулю и, соответственно равен нулю их коэффициент корреляции.
Учитывая замечание 3, получаем основное свойство коэффициента корреляции:
(3)
Пример 7. Рассмотрим случай системы дискретных случай- ных величин, распределение которых забано таблицей:
-1 | 0,12 | 0,14 | 0,11 | 0,07 |
0,12 | 0,14 | 0,07 | 0,04 | |
0,05 | 0,07 | 0,04 | 0,03 |
Найти математические ожтдания и дисперсии составляющих и найти для них коэффициент корреляции .
Найдём одномерные законы распределения составляющих
и их числовые характеристики.
Для
0,29 | 0,35 | 0,22 | 0,14 |
Для
-1 | |||
0,44 | 0,37 | 0,19 |
Математическое ожидание произведения:
Тогда корреляционный момент равен:
И окончательно, коэффициент корреляции равен:
Это означает, что случайные величины и имеют очень слабую зависимость.
Рассмотрим аналогичную задачу для случая непрерывных случайных величин.
Пример 8. Пусть система случайных величин подчинена закону распределения с плотностью:
где область . Найти значение параметра , числовые характеристики случайных величин и и их коэффициент корреляции .
Область - это треугольник:
0 2
Сначала найдём значение параметра , учитывая ос -новное условие плотности распределения:
В нашем случае,
Отсюда, и плотность распределения имеет вид:
Найдём числовые характеристики составляющих.
Так как функция и область симметричны относи -тельно и , то числовые характеричтики случайных вели -чин и совпадают, т.е.
Математическое ожидание произведения случайных величин
Корреляционный момент равен:
И окончательно,
8.6. Коррелированность и зависимость случайных
величин
Определение. Две случайные величины и называют коррелированными, если их корреляционный момент (или, что равносильно, коэффициент корреляции) отличен от нуля.
Коррелированные величины являются зависимыми. Обрат -ное предположение не всегда имеет место, т.е. зависимые случайные величины могут быть и коррелированными и не коррелированными. Если случайные величины независимые, то они обязательно некоррелированы.
Убедимся на примере, что две зависимые величины могут быть некоррелированными.
Пример. Пусть двумерная случайная величина за – дана плотностью распределения:
Доказать, что и - некоррелированные величины.
Плотности распределения составляющих, как нетрудно убе -диться внутри заданного эллипса задаются соответствующими формулами и равны нулю вне эллипса.
Так как , то и - зависимые случайные величины.
Так как функция симметрична относительно оси Оу, то , аналогично, , ввиду симметрии относительно оси Ох (чётные функции).
так как равен нулю внутренний интеграл (интеграл от нечётной функции равен чётной функции, а пределы интегрирования симметричны). Тогда
т.е. данные зависимые случайные величины не являются кор- релированными.
Замечание 1. Для нормально распределённых составляющих двумерной случайной величины понятия некоррелированности и независимости равносильны.
Замечание 2. Если составляющие и связаны линей- ной зависимостью, т.е. , то
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
Дата публикования: 2014-11-04; Прочитано: 356 | Нарушение авторского права страницы | Мы поможем в написании вашей работы!