русс | укр

Языки программирования

ПаскальСиАссемблерJavaMatlabPhpHtmlJavaScriptCSSC#DelphiТурбо Пролог

Компьютерные сетиСистемное программное обеспечениеИнформационные технологииПрограммирование

Все о программировании


Linux Unix Алгоритмические языки Аналоговые и гибридные вычислительные устройства Архитектура микроконтроллеров Введение в разработку распределенных информационных систем Введение в численные методы Дискретная математика Информационное обслуживание пользователей Информация и моделирование в управлении производством Компьютерная графика Математическое и компьютерное моделирование Моделирование Нейрокомпьютеры Проектирование программ диагностики компьютерных систем и сетей Проектирование системных программ Системы счисления Теория статистики Теория оптимизации Уроки AutoCAD 3D Уроки базы данных Access Уроки Orcad Цифровые автоматы Шпаргалки по компьютеру Шпаргалки по программированию Экспертные системы Элементы теории информации

Числовые характеристики системы двух СВ


Дата добавления: 2014-10-07; просмотров: 787; Нарушение авторских прав


1. Ковариация cov(X,Y) или корреляционный момент - математическое ожидание произведения отклонений этих СВ от их математических ожиданий .

2. Коэффициент корреляции– это количественная мера взаимосвязи двух переменных: ,

гдеσx и σyсредние квадратические отклонения X и Y.

Свойства коэффициента корреляции:

а) коэффициент корреляции по абсолютной величине

не превосходит 1: -1≤ ≤1;

б) чем ближе к единице, тем большая вероятностная (стохастическая) зависимость между X и Y (сила связи). Количественной мере тесноты связи можно дать качественную оценку (шкала Чеддока):

Количественная мера тесноты связи Качественная характеристика силы связи
0,1 - 0,3 Слабая
0,3 - 0,5 Умеренная
0,5 - 0,7 Заметная
0,7 - 0,9 Высокая
0,9 - 0,99 Весьма высокая

в) знак определяет направление связи. Если >0, то между Х и Y прямая зависимость (чем больше Х, тем больше Y), если <0, то зависимость между Х и Y обратная (чем больше Х, тем меньше Y);

г) если Х и Y независимы, то =0;

д) если Х и Y связаны линейной зависимостью, т.е. Х= а Y + в,

где а ≠ 0, то = 1 или = -1 ( при а > 0 и при а < 0);

е) если = 1 или = -1, то Х и Y связаны линейной зависимостью.

Пример: Найти коэффициент корреляции СВ X и Y, если закон распределения двумерной СВ (X; Y) задан таблицей:

X\Y
0,1 0,3 0,2
0,2 0,1 0,1

а) определим законы распределения одномерных СВ X и Y.

Х
Р 0,6 0,4
Y
Р 0,3 0,4 0,3

 

 

б) найдём числовые характеристики одномерных СВ X и Y.

М(Х)=0 0,6+1 0,4=0,4; М(Y)=0 0,3+1 0,4+2 0,3=1;

D(X)=02 0,6+12 0,4-0,42=0,4-0,16=0,24; ;



D(Y)=02 0,3+12 0,4+22 0,3-12=0,4+1,2-1=0,6; ;

в) вычислим

,

где .

=(0-0,4) (0-1) 0,1+(0-0,4) (1-1) 0,3+(0-0,4) (2-1) 0,2+

+(1-0,4) (0-1) 0,2+(1-0,4) (1-1) 0,1+(1-0,4) (2-1) 0,1= - 0,1

 

 

Вывод: существует слабая отрицательная корреляционная зависимость между случайными величинами X и Y

 



<== предыдущая лекция | следующая лекция ==>
Вероятность попадания НСВ Х в заданный промежуток | Закон больших чисел


Карта сайта Карта сайта укр


Уроки php mysql Программирование

Онлайн система счисления Калькулятор онлайн обычный Инженерный калькулятор онлайн Замена русских букв на английские для вебмастеров Замена русских букв на английские

Аппаратное и программное обеспечение Графика и компьютерная сфера Интегрированная геоинформационная система Интернет Компьютер Комплектующие компьютера Лекции Методы и средства измерений неэлектрических величин Обслуживание компьютерных и периферийных устройств Операционные системы Параллельное программирование Проектирование электронных средств Периферийные устройства Полезные ресурсы для программистов Программы для программистов Статьи для программистов Cтруктура и организация данных


 


Не нашли то, что искали? Google вам в помощь!

 
 

© life-prog.ru При использовании материалов прямая ссылка на сайт обязательна.

Генерация страницы за: 0.004 сек.