a) i od razu b)
Od razu można udzielić odpowiedzi, gdyż X i Y są komplementarne tzn. jeśli w N=3 rzutach uzyskamy X orłów to Y=N-X.
Daje to współczynnik korelacji corr(X,Y)=-1 oraz prostą regresji
y=3-x
Policzmy jednak wszystko ab ovo...
Najpierw kowariancja
[tex]\mbox{cov}(X,Y)=E(XY)-E(X)E(Y)[/tex]
do policzenia wartości oczekiwanych potrzebny jest rozkład prawdopodobieństwa. Zarówno X jak i Y opisywane są rozkładem dwumianowym (n=3, p=0.5)
[tex]P(X=k)=(^3_k)\cdot\frac{1}{2^3}\\P(X=0)=\frac{1}{8}\\P(X=1)=\frac{3}{8}\\P(X=2)=\frac{3}{8}\\P(X=3)=\frac{1}{8}[/tex]
Pozwala to policzyć E(X) oraz E(Y=3-X)
[tex]E(X)=\frac{1}{8}(0\cdot1+1\cdot3+2\cdot3+3\cdot1)=\frac{12}{8}=\frac{3}{2}\\E(Y)=E(3-X)=E(3)-E(X)=\frac{3}{2}[/tex]
a także E(XY)
[tex]E(XY)=\frac{1}{8}(0\cdot3\cdot1+1\cdot2\cdot3+2\cdot1\cdot3+3\cdot0\cdot1)=\frac{3}{2}\\\mbox{cov}(X,Y)=\frac{3}{2}-\frac{3}{2}\cdot\frac{3}{2}=-\frac{3}{4}[/tex]
współczynnik korelacji jest zdefiniowany jako:
[tex]r=\mbox{corr}(X,Y)=\frac{\mbox{cov}(X,Y)}{\sigma_X\sigma_Y}\\\sigma_X=\sigma_Y=\sqrt{np(1-p)}=\sqrt{3\cdot\frac{1}{2}\cdot\frac{1}{2}}=\frac{\sqrt3}{2}\\r=\frac{-3/4}{3/4}=-1[/tex]
wykorzystałem tu gotowy wzór na odchylenie standardowe rozkładu dwumianowego, ale można także liczyć z definicji:
[tex]\sigma^2_X=E(X^2)-E^2(X)=\frac{1\cdot3+2^2\cdot3+9}{8}-\frac{9}{4}=\frac{3}{4}[/tex]
otrzymany współczynnik korelacji jest też współczynnikiem kierunkowym prostej regresji, natomiast wyraz wolny można obliczyć ze wzoru
[tex]y=rx+b\\b=E(Y)-rE(X)\\b=\frac{3}{2}+\frac{3}{2}=3\\y=-x+3[/tex]
pozdrawiam
" Life is not a problem to be solved but a reality to be experienced! "
© Copyright 2013 - 2024 KUDO.TIPS - All rights reserved.
a) i od razu b)
Od razu można udzielić odpowiedzi, gdyż X i Y są komplementarne tzn. jeśli w N=3 rzutach uzyskamy X orłów to Y=N-X.
Daje to współczynnik korelacji corr(X,Y)=-1 oraz prostą regresji
y=3-x
Policzmy jednak wszystko ab ovo...
Najpierw kowariancja
[tex]\mbox{cov}(X,Y)=E(XY)-E(X)E(Y)[/tex]
do policzenia wartości oczekiwanych potrzebny jest rozkład prawdopodobieństwa. Zarówno X jak i Y opisywane są rozkładem dwumianowym (n=3, p=0.5)
[tex]P(X=k)=(^3_k)\cdot\frac{1}{2^3}\\P(X=0)=\frac{1}{8}\\P(X=1)=\frac{3}{8}\\P(X=2)=\frac{3}{8}\\P(X=3)=\frac{1}{8}[/tex]
Pozwala to policzyć E(X) oraz E(Y=3-X)
[tex]E(X)=\frac{1}{8}(0\cdot1+1\cdot3+2\cdot3+3\cdot1)=\frac{12}{8}=\frac{3}{2}\\E(Y)=E(3-X)=E(3)-E(X)=\frac{3}{2}[/tex]
a także E(XY)
[tex]E(XY)=\frac{1}{8}(0\cdot3\cdot1+1\cdot2\cdot3+2\cdot1\cdot3+3\cdot0\cdot1)=\frac{3}{2}\\\mbox{cov}(X,Y)=\frac{3}{2}-\frac{3}{2}\cdot\frac{3}{2}=-\frac{3}{4}[/tex]
współczynnik korelacji jest zdefiniowany jako:
[tex]r=\mbox{corr}(X,Y)=\frac{\mbox{cov}(X,Y)}{\sigma_X\sigma_Y}\\\sigma_X=\sigma_Y=\sqrt{np(1-p)}=\sqrt{3\cdot\frac{1}{2}\cdot\frac{1}{2}}=\frac{\sqrt3}{2}\\r=\frac{-3/4}{3/4}=-1[/tex]
wykorzystałem tu gotowy wzór na odchylenie standardowe rozkładu dwumianowego, ale można także liczyć z definicji:
[tex]\sigma^2_X=E(X^2)-E^2(X)=\frac{1\cdot3+2^2\cdot3+9}{8}-\frac{9}{4}=\frac{3}{4}[/tex]
otrzymany współczynnik korelacji jest też współczynnikiem kierunkowym prostej regresji, natomiast wyraz wolny można obliczyć ze wzoru
[tex]y=rx+b\\b=E(Y)-rE(X)\\b=\frac{3}{2}+\frac{3}{2}=3\\y=-x+3[/tex]
pozdrawiam