Ковариация случайных величин — различия между версиями
System29a (обсуждение | вклад) (Новая страница: «{{Определение |definition= '''Ковариация случайных величин''' {{---}} мера линейной зависимости случ…») |
System29a (обсуждение | вклад) |
||
| Строка 15: | Строка 15: | ||
== Свойства == | == Свойства == | ||
| − | * Если ковариация <tex>cov(\eta, \xi) </tex> отлична от нуля, то величины <tex>\eta, \xi</tex> зависимы | + | * Если ковариация <tex>cov(\eta, \xi) </tex> отлична от нуля, то величины <tex>\eta, \xi</tex> зависимы. |
* 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. | ||
| + | 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 [[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 21:56, 15 января 2011
| Определение: |
| Ковариация случайных величин — мера линейной зависимости случайных величин. |
Вычисление
Обозначается как , где - случайные величины.
Итого,
Свойства
- Если ковариация отлична от нуля, то величины зависимы.
- Величина равняется нулю, если случайные величины 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: