Ковариация и корреляция

Различают выборочную и теоретическую ковариацию.

Выборочной ковариацией двух переменных x, y называется средняя величина произведения отклонений этих переменных от своих средних, т.е.

, или

где – выборочные средние переменных x, y.

Выборочная ковариация является мерой взаимосвязи между двумя переменными.

Пусть данные наблюдений переменных x, y представлены в виде точечного графика – диаграммы рассеяния наблюдения, рис. 6.

 

x

 

Рис. 6

 

Точка ( ) на диаграмме является центром рассеяния переменных x, y.

Вертикальная и горизонтальная прямые, проведенные через точку разделяют диаграмму рассеяния на четыре области.

Наблюдения в областяхI, III, в которых , дают положительный вклад в ковариацию, а в областях II, IV, в которых – отрицательный вклад.

Если положительные вклады преобладают над отрицательными, то ковариация будет положительной, иначе – отрицательной.

Положительной ковариации отвечает положительная связь, а отрицательной – отрицательная связь.

При положительной (прямой) связи с увеличением одной переменной другая переменная в среднем также увеличивается, и, наоборот, при отрицательной (обратной) связи.

Заметим, что: .

Правила расчета ковариации (a,bconst):

 

Доказательство вытекает из определения ковариации. Например:

2) .

5) var(u + v) = cov(u + v, u + v) = cov(u,u) + cov(v,v) + 2cov(u,v) = var(u) + var(v) + 2cov(u,v).

Теоретической ковариацией случайных величин X, Y называется математическое ожидание произведения отклонений этих величин от своих средних значений, т.е.

Cov(X, Y) = M [(X – mX) (Y – mY)], где mX = M(X), mY = M(Y).

Запись Cov(X, Y) указывает на то, что ковариация рассматривается по генеральной совокупности.

Заметим, что Сov(X,X) = M(X–mX)2 =sX2.

Свойство.Если случайные величины X,Y независимы, то теоретическая ковариация равна нулю, т.е. Сov(X,Y) = 0.

Более точной мерой зависимости между величинами является коэффициент корреляции. Различают теоретический и выборочный коэффициенты корреляции.

Теоретический коэффициент корреляции определяется выражением:

,

где sX, sY – стандартные отклонения случайных величин X, Y.

Коэффициент корреляции является безмерной величиной, изменяющейся в пределах –1 r 1.

Коэффициент корреляции показывает степень (тесноту) линейной связи двух случайных величин, причем:

· r > 0 при положительной связи и r = 1 при строгой положительной линейной связи;

· r < 0 при отрицательной связи и r = –1 при строгой отрицательной линейной связи;

· r = 0 при отсутствии линейной связи.

Определение. Случайные величины X, Y называются некоррелированными, если r = 0, и коррелированными, если r 0.

Независимость случайных величин X, Y означает отсутствие любой связи между ними (линейной и нелинейной), а некоррелированность – отсутствие только линейной связи.

Если случайные величины X, Y независимы, то они некоррелированы (r = 0), но из некоррелированности не следует их независимость, т.е. равенство r = 0 указывает на отсутствие линейной связи между величинами, но не на отсутствие связи между ними вообще.

Выборочный коэффициент корреляции определяется выражением:

.

При каждом конкретном значении rxy выборочный коэффициент корреляции является случайной величиной, изменяющийся в пределах –1 r 1.

На рис. 7 отражен геометрический смысл коэффициента корреляции.

 

x
x

 

Рис. 7

 

Если r = 0 для генеральной совокупности, то это необязательно означает, что r = 0 для выборочной совокупности.

 








Дата добавления: 2016-02-16; просмотров: 4983;


Поиск по сайту:

При помощи поиска вы сможете найти нужную вам информацию.

Поделитесь с друзьями:

Если вам перенёс пользу информационный материал, или помог в учебе – поделитесь этим сайтом с друзьями и знакомыми.
helpiks.org - Хелпикс.Орг - 2014-2024 год. Материал сайта представляется для ознакомительного и учебного использования. | Поддержка
Генерация страницы за: 0.011 сек.