概率论与数理统计(理工类)
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离散型随机变量的数学期望
连续型随机变量的数学期望
随机变量函数的数学期望
二维随机变量函数的数学期望
数学期望的性质
方差的定义
随机变量方差的计算
0-1分布的数字特征
二项分布的数字特征
几何分布的数字特征
泊松分布的数字特征
指数分布的数字特征
均匀分布的数字特征
正态分布的数字特征
方差的性质
连续型条件数学期望和方差
协方差的计算
协方差的性质
相关系数的定义
随机变量和的方差与协方差的关系
正态分布的相关与独立
矩的概念
n维正态分布的重要性质—性质1
n维正态分布的重要性质—性质2
n维正态分布的重要性质—性质3
n维正态分布的重要性质—性质4
切比雪夫不等式
伯努利大数定理
依概率收敛的定义
切比雪夫大数定理
林德伯格—勒维中心极限定理
棣莫佛—拉普拉斯中心极限定理
 
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相关系数的性质

性质1   ;

  由方差的新性质和协方差的定义知,对任意实数,有

,

,则

          
                     

由于方差是正的,故必有,所以.

性质2   若相互独立,则;

  注意到此时,易见结论成立.

    注:相互独立不相关(参见例3-4).

性质3   若,则

   存在常数,使.

而且当时,, 当时,.

  证明 必要性 当

    

                         .

由方差的性质可知:存在常数使,即

.

,则有

.

时,;当时,.

  充分性 ,于是

.

    注:相关系数刻画了间“线性相关”的程度.

    的值越接近于1,的线性相关程度越高;

    的值越接近于0,的线性相关程度越弱;

    =1时,有严格线性关系;

    时,无线性关系;

  这里注意:当时,只说明没有线性关系.并不能说明之间没有其它函数关系.从而不能推出独立.

性质4   设,称其为用来近似的均方误差,则有下列结论:

,则

使均方差达到最小.

  证

    .

解之得唯一解:

,.

  注:我们可用均方误差来衡量以近似表示的好坏程度,值越小表示的近似度越好,且知最佳的线性近似为,而其余均方误差. 从这个侧面也能说明越接近1,越小. 反之,越近于0,就越大,的线性相关性越小.

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