概率3_二元随机变量与相关性

n维随机变量（随机向量）的形式：
X () ( X1(), X 2 (),L , X n ())
n维随机变量的联合分布函数： F (x1, x2 ,L , xn ) P( X1 x1, X 2 x2 ,L , X n xn )
二维离散型随机变量的联合分布列：
pij P( X xi ,Y y j )，i, j 1, 2,L 二维连续型随机变量的联合分布函数：
5、拒绝域为：W { rs C 2} W {rs C } W {rs C }
因为不涉及总体分 布和总体分布参数， 因此属于非参数假 设检验。
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二维随机变量与相关性
斯皮尔曼等级相关系数示例
同前例（P130）。数据如下：
T甲 R1 T乙 R2
d T甲 R1 T乙 R2
Var( X ) Var(Y ) XY
为X与Y的相关系数。
相关系数与协方差是同符号的，即同正同负，所以从 相关系数的取值也可以反映X与Y的（线性）相关性。
相关系数可以看做是X与Y标准化后的协方差。
施瓦兹不等式：
[Cov( X
,Y )]2


2 2
XY
(Schwarz inequality)
where,
2、设定显著性水平alpha；
3、计算检验统计量r（如两变量服从正态分布）；
4、查“检验表”，的临界值C;
5、拒绝域为：W { r C 2} W {r C } W {r C }
因为原假设中选用 总体分布的相关系 数，因此属于参数 假设检验。
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二维随机变量与相关性
斯皮尔曼等级相关系数的假设检验
1、陈述原假设与备择假设：H0 : r 0 H1 : r 0, H0 : r 0 H1 : r 0, H0 : r 0 H1 : r 0
2、设定显著性水平alpha；
3、计算检验统计量 rs（如两变量服从正态分布）；
4、查“检验表”，的临界值C;
x N
i1 i
2


N
y N 2
i1 i
y N
i1 i
2
其中，z
xi
和z
y
j
分别表示xi
和y
的标准分。
j
显然，两样本容量应该相同。
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二维随机变量与相关性
皮尔逊积矩相关系数的假设检验
1、陈述原假设与备择假设：H0 : 0 H1 : 0, H0 : 0 H1 : 0, H0 : 0 H1 : 0
平方和2 （3713）
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二维随机变量与相关性
皮尔逊积矩相关系数示例（续）
相关系数计算式为：
r
N
N i 1
xi yi

x N
i1 i
y N
j1 j


N
x N 2
i1 i
x N
i1 i
2


N
y N 2
皮尔逊积矩相关系数示例
考察两位教师的判分标准是否一致。（P127） 两位教师对20个学生的英语作文判分给出，通过计算
两组分数的相关系数，来考察之间的相关性。
作文编号 教师甲的分数 教师乙的分数
1-20
……
…… 相应分数 相乘后求和 （3534）
总分1 （256）
总分2 （265）
平方和1 （3498）
Var(X-Y)=Var(X)+Var(Y)-2Cov(X,Y)。
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二维随机变量与相关性
二维随机变量的相关系数
设（X，Y）是一个二维随机变量，且 Var(X ) 0,Var(Y ) 0。
则称 Corr( X ,Y ) Cov( X ,Y ) Cov( X ,Y )
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二维随机变量与相关性
不相关与独立
一般场合，独立必然导致不相关，但不相关推不出独 立。但在正态场合下两者等价。
TH.
在二维正态分布
N
(1,
2
,12
,
2 2
,

)
场合，不相关与
独立是等价的。
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二维随机变量与相关性
相关与因果
两变量有较强的相关关系（相关系数较大），并不意 味着两者之间有因果关系。例如某年的降雨量与出生率有 很强的相关性，但不能说高降雨量导致了高出生率，也不 能说高出生率导致了高降雨量。
• 协方差 > 0，称X与Y正相关，即同增同减； • 协方差 < 0，称X与Y负相关，即增减相反； • 协方差 = 0，称X与Y不（线性）相关。
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二维随机变量与相关性
二维随机变量的协方差
协方差的性质： 1. Cov(X,Y)=E(XY)-E(X)E(Y)； 2. 若X与Y独立，则Cov(X,Y)=0，反之亦然； 3. Cov(X,Y)=Cov(Y,X)； 4. Cov(X,a)=0，a为常数； 5. Cov(aX,bY)=abCov(Y,X)，a,b为常数; 6. Cov(X+Y,Z)=Cov(X,Z)+Cov(Y,Z)； 7. Var(X+Y)=Var(X)+Var(Y)+2Cov(X,Y),
xy
F (x, y)
p(u, v)dvdu

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二维随机变量与相关性
二维随机变量的协方差
设（X，Y）是一个二维随机变量，如果 E[(X E(X ))(Y E(Y ))] 存在，则称其为X与Y的协方差，或称为X与Y的相关（中心）
矩，并记为 Cov(X ,Y ) E[(X E(X ))(Y E(Y ))] 特别地： Cov(X , X ) Var(X )
即使两者有因果关系，也要特别注意：导致一件事情 发生的原因很多，不能说完全由它引起，所以要进一步考 虑多元线性回归问题。
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二维随机变量与相关性
相关性的描述与表示
变量间的两类基本关系：确定性关系与相关关系。 前者可以用函数关系表示出来，但后者没有确切的函
数关系。例如身高与体重的关系，相关但不确定。 相关关系又分为线性相关与非线性相关。（图略） 根据两变量变化的同向性，可以分为正相关与负相关；
2 X

Var
(
X
),
2 Y
Var(Y )
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二维随机变量与相关性
二维随机变量的相关系数
相关系数的性质：
1. 有界：1 Corr(X ,Y ) 1;
2. 相关系数大于（小于）0表示两变量正（负）相关，等 于0说明不线性相关；
3. 相关系数为 1 的充分必要条件是X与Y几乎处处有线性 关系，即存在a(不为0)和b，使得P(Y=aX+b)=1。其中 当Corr(X,Y)=1时，有a>0 ；当Corr(X,Y)=1，有a<0。
根据线性相关的强弱又可分为强相关和弱相关。 相关但不线性相关称为非线性相关。没有任何相关关
系称为不相关。 只有线性相关的两变量我们才能做线性回归。
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二维随机变量与相关性
相关性的量化
前面所讲的协方差和相关系数是两个基本的相关性指标。
以下讲： 1、皮尔逊积矩相关系数 Pearson product-moment correlation coefficient 2、斯皮尔曼等级相关系数 Spearman rank correlation coefficient
16 17
16 16.5
10 5.5 14 9.5
10 5.5 16 16.5
12 9.5 10 4.5
10 5.5 10 4.5
11
8
15 12.5
19 20
15 12.5
14 12
13
8
9
3
8
3
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二维随机变量与相关性
斯皮尔曼等级相关系数示例（续）
计算相关系数：
rs
1
d
17 18
17 19.5 -1.5 15 14.5 15 12.5
2
13 11
14 9.5 1.5 12 9.5 15 12.5 -3
8
2
12 6.5
10 5.5
7 1.5
15 14.5 17 19.5
18 19
பைடு நூலகம்
16 16.5
15 14.5 16 16.5
15 14.5 12 6.5
7
1
7 1.5
6
d N 2
i1 i
N (N 2 1)
6 409 1 20(202 1) 0.69
两者比较非常接近，说明同样的问题。 前者更准确。
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二维随机变量与相关性
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二维随机变量与相关性
皮尔逊积矩相关系数
适应于正态样本，满足相关系数的一般性质。
计算公式：
r
z z N
i1 xi yi
N 1

N
N i 1
xi yi

x N
i1 i
y N
j1 j


N
x N 2
i1 i
6
d N 2