Корреляция случайных величин

Определение

Определение:

Корреляция случайных величин: пусть [math]\eta,\xi[/math] — две случайные величины, определённые на одном и том же вероятностном пространстве. Тогда их корреляция определяется следующим образом: [math]Corr(\eta,\xi)={Cov(\eta,\xi) \over \sigma_{\eta} \times \sigma_{\xi}}[/math], где [math]\sigma_{\eta}=\sqrt{D(\eta)}[/math] называется среднеквадратичным отклонением и равно квадратному корню из дисперсии, а [math]Cov(\eta,\xi)[/math] - ковариацией случайных величин

Вычисление

Заметим, что [math]\sigma_{\xi} = \sqrt{D(\xi)} = E\big((\xi-E(\xi))^2\big)[/math]

[math]Corr(\eta,\xi)={Cov(\eta,\xi) \over \sigma_{\eta} \times \sigma_{\xi}} = {E\big((\eta-E\eta)(\xi-E\xi)\big) \over {\sqrt{D(\eta)} \times \sqrt{D(\xi)}}} ={E(\xi \times \eta) - E(\xi) \times E(\eta) \over {\sigma_{\eta} \times \sigma_{\xi}}}[/math]

Корреляция и взаимосвязь величин

Значительная корреляция между случайными величинами всегда означает, что присутствует некая взаимосвязь между значениями конкретной выборки, но при другой выборке связь вполне может отсутствовать. Поэтому при нахождении взаимосвязи не нужно делать поспешных выводов о причинно-следственном характере величин, а следует рассмотреть наиболее полную выборку, чтобы делать какие-либо выводы. Коэффициенты корреляции устанавливают лишь статистические взаимосвязи, но не более того.

Свойства корреляции

Утверждение:

Корреляция симметрична: [math]Corr(\eta,\xi) = Corr(\xi,\eta)[/math].

[math]\triangleright[/math]

[math]Corr(\eta,\xi) = { E(\eta \times \xi) - E(\eta) \times E(\xi) \over \sqrt{D(\eta)} \times \sqrt{D(\xi)} } = { E(\xi \times \eta) - E(\xi) \times E(\eta) \over \sqrt{D(\xi)} \times \sqrt{D(\eta)} } = Corr(\xi,\eta)[/math]

[math]\triangleleft[/math]

Утверждение:

Корреляция случайной величины с собой равна 1:

[math]\triangleright[/math]

[math]Corr(\eta,\eta) = { E(\eta \times \eta) - E(\eta) \times E(\eta) \over \sqrt{D(\eta)} \times \sqrt{D(\eta)} } = {D(\eta) \over D(\eta)} = 1[/math]

[math]\triangleleft[/math]

Утверждение:

Корреляция лежит на отрезке [math][-1, 1][/math]:

[math]\triangleright[/math]

Для доказательства будем использовать свойство ковариации: [math]Cov^2(\eta, \xi) \le \sigma_\eta ^2\sigma_\xi ^2[/math] Если правая часть не равна [math]0[/math], то приходим к следующему неравенству: [math] {Cov^2(\eta,\xi)\over(\sigma_\eta ^2\sigma_\xi ^2)} \le 1[/math] [math]Corr^2(\eta,\xi) \le 1[/math] [math]-1 \le Corr(\eta,\xi) \le 1[/math]

[math]\triangleleft[/math]

Утверждение:

Если [math] Corr(\eta, \xi) = \pm 1 [/math], то [math]\eta[/math] и [math]\xi[/math] линейно зависимы

[math]\triangleright[/math]

Для доказательства будем использовать доказательство свойства ковариации. Так как [math] Corr(\eta, \xi) = \pm 1 [/math], т.е. [math]Cov^2(\eta,\xi) = \sigma_\eta ^2\sigma_\xi ^2[/math] Получаем, что в неравенстве [math]\sigma_\xi ^2t^2+2Cov(\eta,\xi)t+\sigma_\eta ^2 \ge 0[/math] должно выполняться равенство, что возможно только при нулевом дискриминанте. То есть будет единственный корень [math] t_0 [/math]. Из этого следует, что [math] E((\xi-E\xi +t_0 \eta - t_0 E\eta))=E((V + t_0 W)^2) = 0 [/math] Это возможно только тогда, когда [math] \xi-E\xi +t_0 \eta - t_0 E\eta = 0[/math]; Видим, что [math]\eta[/math] и [math]\xi[/math] линейно зависимы.

[math]\triangleleft[/math]

Утверждение:

Если [math]\eta[/math] и [math]\xi[/math] линейно зависимы, то [math]Corr(\eta, \xi)= \pm 1 [/math].

[math]\triangleright[/math]

Предположим, что [math]\xi = k \eta + b[/math]. Тогда мы имеем [math]E\xi=kE\eta + b[/math] [math] Cov(\eta, \xi) = E((\eta - E\eta)(\xi - E\xi))=kE((\eta-E\eta)^2)=k\sigma_\eta ^2 [/math]. По свойству дисперсии [math] \sigma_\xi ^2 = D[\xi] = E((\xi-E\xi)^2)= k^2 E((\eta-E\eta)^2)= k^2 \sigma_\eta ^2 [/math] Получаем, что [math]Corr(\eta, \xi)= {Cov(\eta, \xi)\over \sigma_\eta \sigma_\xi}={k\over |k|}[/math], что и требовалось доказать.

[math]\triangleleft[/math]

Утверждение:

Если [math]\eta,\xi[/math] независимые случайные величины, то [math]Corr(\eta,\xi) = 0[/math].

[math]\triangleright[/math]

Пусть [math]\eta[/math] и [math]\xi[/math] - независимые величины. Тогда [math]E(\eta \times \xi)=E(\eta) \times E(\xi)[/math], где [math]E[/math] - их математическое ожидание. Получаем: [math]Corr(\eta, \xi) = {E(\xi) \times E(\eta) - E(\xi) \times E(\eta) \over {E\big((\eta-E(\eta))^2\big) \times E\big((\xi-E(\xi))^2\big)}} = 0[/math] Но обратное неверно: Пусть [math]\eta[/math] - случайная величина, распределенная симметрично около 0, а [math]\xi=\eta^2[/math]. [math]Corr(\eta,\xi)=0[/math], но [math]\eta[/math] и [math]\xi[/math] - зависимые величины.

[math]\triangleleft[/math]

Примеры

В общем смысле корреляция - это зависимость между случайными величинами, когда изменение одной влечет изменение распределения другой.

Определение корреляции по диаграмме

3 диаграммы рассеивания двух случайных величин X и Y

1. Соответственно, на первом графике изображена положительная корреляция, когда увеличение Y ведет к постепенному увеличению X.

2. Второй график отображает отрицательную корреляцию, когда увеличение X воздействует на постепенное уменьшение Y.

3. Третий график показывает, что X и Y связаны слабо, их распределение не зависит от изменения друг друга, поэтому корреляция между ними будет равна 0.

Определение корреляции по таблице

Рассмотрим 2 случайные величины: курс акций нефтедобывающей компании (X) и цены на нефть (Y).

X	2003,6	2013,2	2007,6	2007,4	2039,9	2025	2007	2017	2015,6	2011
Y	108,4	107,96	108,88	110,44	110,2	108,97	109,15	108,8	111,2	110,23

Для упрощения вычислений определим X и Y как равновероятные случайные величины. Тогда их математическое ожидание и дисперсию легко посчитать:

[math]E(X) = 2014,73[/math]

[math]E(Y) = 109,42[/math]

[math]D(X) = 104,9361[/math]

[math]D(Y) = 0,959661[/math]

Используя формулу, [math]Corr(\eta,\xi)={E(\xi \times \eta) - E(\xi) \times E(\eta) \over {\sigma_{\eta} \times \sigma_{\xi}}}[/math] определяем, что корреляция между величинами X и Y составляет 0,240935496, т.е. 24%.

Ссылки

• Википедия — Корреляция
• Wikipedia — Correlation and dependence
• INTUIT.ru — Курс: Прикладная статистика