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文檔簡介
前面我們介紹了隨機(jī)變量的數(shù)學(xué)期望和方差,對于多維隨機(jī)向量,反映分量之間關(guān)系的數(shù)字特征中,最重要的就是協(xié)方差與相關(guān)系數(shù)。§4.3
協(xié)方差與相關(guān)系數(shù)定義1
設(shè)X與Y是兩個隨機(jī)變量,且EX,EY均存在,則稱E(X-EX)(Y–EY)為X與Y的協(xié)
方差,記作COV(X,Y)一、協(xié)方差1.基本概念概率論與數(shù)理統(tǒng)計§4.3協(xié)方差與相關(guān)系數(shù)2.簡單性質(zhì)a,b是常數(shù)3.計算協(xié)方差的一個簡單公式性質(zhì)1:若X與Y獨立,則概率論與數(shù)理統(tǒng)計§4.3協(xié)方差與相關(guān)系數(shù)4.隨機(jī)變量和的方差與協(xié)方差的關(guān)系若兩兩獨立,,上式化為概率論與數(shù)理統(tǒng)計§4.3協(xié)方差與相關(guān)系數(shù)例5
設(shè)隨機(jī)向量(X,Y)的聯(lián)合密度函數(shù)為:求cov(X,Y)?概率論與數(shù)理統(tǒng)計§4.3協(xié)方差與相關(guān)系數(shù)二、相關(guān)系數(shù)為隨機(jī)變量X和Y的相關(guān)系數(shù)
.定義2
設(shè)(X,Y)是二維隨機(jī)向量,它們的方差
D(X),D(Y)存在,且D(X)>0,D(Y)>0,稱
概率論與數(shù)理統(tǒng)計§4.3協(xié)方差與相關(guān)系數(shù)Cauchy-Schwarz不等式:設(shè)有R.V.X,Y,且存在,則定義3
若,則稱隨機(jī)變量X與Y是不相關(guān)的。否則稱X與Y有(線性)相關(guān)關(guān)系.性質(zhì)2:若隨機(jī)變量X與Y相互獨立,則X與Y是不相關(guān)的;反之若隨機(jī)變量X與Y是不相關(guān)的,未必有X與Y相互獨立。定理2
設(shè)X與Y是任意兩個隨機(jī)變量,且存在,則例5
設(shè)隨機(jī)向量(X,Y)等可能地取(-2,0),(0,-2),
(2,0),(0,2)四個點,試判斷X與Y是否相互獨立?X與Y是否不相關(guān)?概率論與數(shù)理統(tǒng)計§4.3協(xié)方差與相關(guān)系數(shù)定理3
的充分必要條件是存在常數(shù)a,b使得從上述定理可以知道:相關(guān)系數(shù)刻劃了X和Y間“線性相關(guān)”的程度.X與Y不相關(guān);X與Y之間具有完全的線性相關(guān).概率論與數(shù)理統(tǒng)計§4.3協(xié)方差與相關(guān)系數(shù)
注意:
相關(guān)系數(shù)是隨機(jī)變量之間線性關(guān)系強(qiáng)弱的一個度量(參見如下的示意圖).概率論與數(shù)理統(tǒng)計§4.3協(xié)方差與相關(guān)系數(shù)N(0,16),且X與Y的相關(guān)系數(shù)為設(shè)2)求X與Z的相關(guān)系數(shù)例8
設(shè)隨機(jī)變量X、Y分別服從正態(tài)分布N(1,9),1)求EZ及DZ;概率論與數(shù)理統(tǒng)計§4.3協(xié)方差與相關(guān)系數(shù)例7已知隨機(jī)變量Z服從()上的均勻分布,且X=sinZ,Y=cos(a+Z),
求X與Y的相關(guān)系數(shù)概率論與數(shù)理統(tǒng)計§4.4矩
協(xié)方差矩陣一、
矩
協(xié)方差矩陣定義1設(shè)X和Y是隨機(jī)變量,若存在,稱它為X的k階原點矩。稱它為X的k階中心矩。稱它為X和Y的k+l階混合原點矩。稱它為X和Y的k+l階混合中心矩。若存在,若存在,若存在,概率論與數(shù)理統(tǒng)計§4.4矩
協(xié)方差矩陣設(shè)n維隨機(jī)變量的二階混合中心矩都存在,稱矩陣為n維隨機(jī)變量的協(xié)方差矩陣二、n維正態(tài)分布
定義1
若二維隨機(jī)變量的聯(lián)合概率密度為其中是實數(shù),則稱服從參數(shù)為的二維正態(tài)分布,記作稱上述的為二維正態(tài)概率密度.概率論與數(shù)理統(tǒng)計§4.4矩
協(xié)方差矩陣
可以證明,若則
也就是說,二維正態(tài)分布的兩個邊緣分布仍然為正態(tài)分布,而且其邊緣分布不依賴于參數(shù).因此可以斷定參數(shù)描述了與之間的某種關(guān)系!概率論與數(shù)理統(tǒng)計§4.4矩
協(xié)方差矩陣二維正態(tài)分布的5個參數(shù)的概率意義是:定理1二維隨機(jī)向量(X,Y)服從正態(tài)分布,則X
與Y相互獨立的充分必要條件是:X與Y是不相關(guān)的。注意:一般地兩個隨機(jī)變量相互獨立,則這兩個隨機(jī)變量是不相關(guān)的,反之不相關(guān)的隨機(jī)變量未必相互獨立,而二維正態(tài)分布卻是:兩個隨機(jī)變量相互獨立的充分必要條件是:兩個隨機(jī)變量是不相關(guān)的。概率論與數(shù)理統(tǒng)計§4.4矩
協(xié)方差矩陣?yán)脜f(xié)方差矩陣,二維正態(tài)分布的密度函數(shù)可表示為:進(jìn)一步,n維正態(tài)分布的密度函數(shù)為其中,是協(xié)方差矩陣。概率論與數(shù)理統(tǒng)計§4.4矩
協(xié)方差矩陣n維正態(tài)分布具有以下重要性質(zhì):(1)n維隨機(jī)變量服從n維正態(tài)分布的充要條件是的任意線性組合服從一維正態(tài)分布.(其中不全為零)(2)若服從n維正態(tài)分布,設(shè)是的線性函數(shù),則服從k維正態(tài)分布。(3)設(shè)服從
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