Der Korrelationskoeffizient wird auch als korrelationsnormalisiertes Moment bezeichnet, das das Verhältnis des Korrelationsmoments des Systems 2 von Zufallsvariablen (SSV) und seinem Maximalwert ist. Das Korrelationsmoment wiederum wird als gemischtes Zentralmoment zweiter Ordnung (MSC X und Y) bezeichnet.
Anleitung
Schritt 1
Es sollte beachtet werden, dass der Wert W (x, y) die gemeinsame Wahrscheinlichkeitsdichte der TCO ist. Das Korrelationsmoment wiederum ist ein Merkmal der gegenseitigen Streuung der TCO-Werte relativ zu einem bestimmten Punkt der Durchschnittswerte (mathematische Erwartungen my und mx), dem Grad der linearen Beziehung zwischen den Indizes der freien Werte X und Y.
Schritt 2
Betrachten Sie die Eigenschaften des betrachteten Korrelationsmoments: Rxx = Dx (Varianz); R (xy) = 0 - für unabhängige Exponenten X und Y. In diesem Fall gilt folgende Gleichung: M {Yts, Xts} = 0, was in diesem Fall das Fehlen eines linearen Zusammenhangs anzeigt (hier meinen wir nicht beliebige Verbindung, aber zum Beispiel quadratisch). Wenn zwischen den Werten von X und Y eine lineare starre Verbindung besteht, gilt außerdem die folgende Gleichung: Y = Xa + b - | R (xy) | = bybx = max.
Schritt 3
Zurück zur Betrachtung von r (xy) - einem Korrelationskoeffizienten, dessen Bedeutung in einer linearen Beziehung zwischen Zufallsvariablen liegen sollte. Sein Wert kann von -1 bis eins variieren, außerdem darf er keine Dimension haben. Dementsprechend ist R (yx) / bxby = R (xy).
Schritt 4
Übertragen Sie die erhaltenen Werte in die Grafik. Dies wird Ihnen helfen, sich die Bedeutung des normalisierten Korrelationsmoments, der empirisch erhaltenen X- und Y-Indizes vorzustellen, die in diesem Fall die Koordinaten eines Punktes auf einer bestimmten Ebene sind. Bei einer linearen starren Verbindung müssen diese Punkte genau auf einer Geraden Y = Xa + b liegen.
Schritt 5
Nehmen Sie die positiven Korrelationswerte und verbinden Sie sie mit dem resultierenden Diagramm. Mit der Gleichung r (xy) = 0 sollten alle bezeichneten Punkte innerhalb einer Ellipse mit einem zentralen Bereich bei (mx, my) liegen. In diesem Fall wird der Wert der Halbachsen eines Cents durch die Werte der Varianzen von Zufallsvariablen bestimmt.
Schritt 6
Berücksichtigen Sie, dass die mit der experimentellen Methode erhaltenen SV-Werte die Wahrscheinlichkeitsdichte nicht 100% widerspiegeln können. Daher verwenden Sie am besten Schätzungen der benötigten Größen: mx * = (x1 + x2 +… + xn) (1 / n). Dann zähle analog zu meinem *.
