独立と無相関の関係
独立と無相関には
\[ \text{独立}\Rightarrow\text{無相関} \] の関係がある。
逆は成り立たない。
\[ \text{独立}\Rightarrow\text{無相関} \] の関係がある。
逆は成り立たない。
\(\Rightarrow\)
確率変数\(X,Y\)が独立のとき、\begin{align*} E(XY) & =\sum_{i,j}x_{i}y_{j}P(X=x,Y=y)\\ & =\sum_{i,j}x_{i}y_{j}P(X=x)P(Y=y)\\ & =\sum_{i}x_{i}P(X=x)\sum_{j}y_{j}P(Y=y)\\ & =E(X)E(Y) \end{align*} より、
\begin{align*} Cov(X,Y) & =E(XY)-E(X)E(Y)\\ & =0 \end{align*} となるので無相関となる。
\(\not \Leftarrow\)
\((X,Y)=(0,0),(1,1),(2,0)\)がそれぞれ確率\(\frac{1}{3}\)で起こるとする。\(E(X)=1\quad,\quad E(Y)=\frac{1}{3}\quad,\quad E(XY)=\frac{1}{3}\)より、\(E(XY)=E(X)E(Y)\)となるので無相関。
\(P(X=0,Y=0)=\frac{1}{3}\)であるが、\(P(X=0)=\frac{1}{3}\quad,\quad P(Y=0)=\frac{2}{3}\)であるので\(P(X=0,Y=0)\ne P(X=0)P(Y=0)\)となるので独立でない。
故に\(\Leftarrow\)は成り立たない。
ページ情報
タイトル | 独立と無相関の関係 |
URL | https://www.nomuramath.com/u4tsyg59/ |
SNSボタン |
共分散公式と分散公式
\[
Cov(X,Y)=E(XY)-E(X)E(Y)
\]
中心極限定理
\[
\lim_{n\rightarrow\infty}\frac{1}{\sqrt{n}\sigma}\left(\sum_{i=1}^{n}X_{i}-n\mu\right)=N(0,1)
\]
期待値の基本的性質
\[
E(XY)=E(X)E(Y)+Cov(X,Y)
\]
チェビシェフの不等式
\[
P(\left|X-\mu\right|\geq\epsilon)\leq\frac{V(X)}{\epsilon^{2}}
\]