1、3.3协方差和相关系数,1.定义若EX-E(X)Y-E(Y)存在,则称其为随机变量X与Y的协方差。记为cov(X,Y)或Cov(X,Y),即,Cov(X,Y)=EX-E(X)Y-E(Y),协方差,2.协方差的计算,3.3.1协方差,离散型随机向量,其中PX=xi,Y=yj=piji,j=1,2,3,.,连续型随机向量,3.协方差计算公式,Cov(X,Y)=E(XY)E(X)E(Y),(1)若X与Y独立,则Cov(X,Y)=0,注,(2)D(XY)=D(X)+D(Y)2Cov(X,Y),4.协方差的性质,(1)Cov(X,Y)=Cov(Y,X),(2)Cov(aX,bY)=abCov(X,Y),
2、a,b为常数,(3)Cov(X1+X2,Y)=Cov(X1,Y)+Cov(X2,Y),(4)当X与Y相互独立时,有Cov(X,Y)=0,例1设二维随机变量的联合分布律为,其中p+q=1,求相关系数XY,解由(X,Y)的联合分布律,可得X与Y的边缘分布律为,均为0-1分布,于是有,所以,求,解因为,同理可得,例2设二维(X,Y)随机变量的密度函数为,由协方差的性质(2)知,协方差取值的大小要受到量纲的影响,为了消除量纲对协方差值的影响,我们把X,Y标准化后再求协方差,1.定义对于随机变量X和Y,若D(X),D(Y),则称,为随机变量X和Y的相关系数(标准协方差)。,当XY=0时,称X与Y不相关。
3、,(1)|XY|1;,(2)|XY|=1当且仅当PY=aX+b=1,其中a,b为常数。,相关系数XY刻划了随机变量X和Y的线性相关程度。,3.3.1相关系数(标准协方差),.性质,证明(1),即,(2)由方差性质得,成立的充分必要条件为,而,的充要条件是,即,从而,且,于是由:,得,这说明X与Y是不相关的,但,显然,X与Y是不相互独立的,例3若XN(0,1),Y=X2,问X与Y是否不相关?,解因为XN(0,1),密度函数,为偶函数,所以,解X,Y的联合密度f(x,y)及边缘密度fX(x),fY(y)如下:,例4设(X,Y)服从二维正态分布,求X,Y的相关系数。,1.将一枚不均匀硬币投掷n次,以
4、和分别表示出现正面和反面的次数,则和的相关系数为();();();(D)1。,2.设随机变量和独立同分布,记U=X+Y,V=X-Y,则和()不独立;()独立;()相关系数为;(D)相关系数不为。,3.设是随机变量,=aX+b(a),证明:,.设随机变量的概率密度为,求与|X|的协方差,问和|X|是否不相关,是否相互独立,练习题,选例1,求XY,解E(X)=2,E(Y)=2;,E(X2)=9/2,E(Y2)=9/2;,D(X)=1/2,D(Y)=1/2。,E(XY)=,Cov(X,Y)=23/64=-1/6;,选例2设随机变量X的方差D(X)且Y=aX+b(a),求X和Y的相关系数XY,解,证明(1)因为,同样E(Y)=0,于是XY=0,所以X与Y不相关。,选例3已知(X,Y)的概率密度如下,试证X与Y既不相关,也不相互独立。,显然,fX(x)fY(y)f(x,y),因此,X与Y不相互独立。,(2),选例3已知(X,Y)的概率密度如下,试证X与Y既不相关,也不相互独立。,