Ковариация случайных величин — различия между версиями

Материал из Викиконспекты
Перейти к: навигация, поиск
Строка 18: Строка 18:
 
* Величина <tex>cov(\eta, \xi) </tex> равняется нулю, если случайные величины  <tex>\eta, \xi</tex>  независимы. С другой стороны, из равенства её нулю вовсе не следует независимость. Эту величину часто используют как «индикатор наличия зависимости» между двумя случайными величинами.
 
* Величина <tex>cov(\eta, \xi) </tex> равняется нулю, если случайные величины  <tex>\eta, \xi</tex>  независимы. С другой стороны, из равенства её нулю вовсе не следует независимость. Эту величину часто используют как «индикатор наличия зависимости» между двумя случайными величинами.
 
* Если ковариация положительна, то с ростом одной случайной величины, вторая имеет тенденцию возрастать, а если знак отрицательный — то убывать.
 
* Если ковариация положительна, то с ростом одной случайной величины, вторая имеет тенденцию возрастать, а если знак отрицательный — то убывать.
Однако только по абсолютному значению ковариации нельзя судить о том, насколько сильно величины взаимосвязаны, так как её масштаб зависит от их дисперсий.
+
Однако только по абсолютному значению ковариации нельзя судить о том, насколько сильно величины взаимосвязаны, так как её масштаб зависит от их [[Дисперсия случайной величины|дисперсий]].
 
* Ковариация случайной величины с собой равна её [[Дисперсия случайной величины|дисперсии]]: <tex>cov(\xi, \xi) = D\xi </tex>
 
* Ковариация случайной величины с собой равна её [[Дисперсия случайной величины|дисперсии]]: <tex>cov(\xi, \xi) = D\xi </tex>
  

Версия 21:57, 15 января 2011

Определение:
Ковариация случайных величин — мера линейной зависимости случайных величин.


Вычисление

Обозначается как [math]cov(\eta, \xi) [/math], где [math]\eta, \xi[/math] - случайные величины.

[math]cov(\eta, \xi) = E(\xi - E\xi)(\eta - E\eta) = E(\xi\eta - \eta E\xi + E\xi E\eta - \xi E\eta) = [/math] [math]E(\xi\eta) - E\xi E\eta - E\xi E\eta + E\xi E\eta = E(\xi\eta) - E\xi E\eta [/math]

Итого, [math]cov(\eta, \xi) = E(\xi\eta) - E\xi E\eta [/math]

Свойства

  • Если ковариация [math]cov(\eta, \xi) [/math] отлична от нуля, то величины [math]\eta, \xi[/math] зависимы.
  • Величина [math]cov(\eta, \xi) [/math] равняется нулю, если случайные величины [math]\eta, \xi[/math] независимы. С другой стороны, из равенства её нулю вовсе не следует независимость. Эту величину часто используют как «индикатор наличия зависимости» между двумя случайными величинами.
  • Если ковариация положительна, то с ростом одной случайной величины, вторая имеет тенденцию возрастать, а если знак отрицательный — то убывать.

Однако только по абсолютному значению ковариации нельзя судить о том, насколько сильно величины взаимосвязаны, так как её масштаб зависит от их дисперсий.

  • Ковариация случайной величины с собой равна её дисперсии: [math]cov(\xi, \xi) = D\xi [/math]

Ссылки