Supongamos que X es real-valued variable de aleatoria normal con media μy varianza σ2. ¿Qué es el coeficiente de correlación entre Xy X2?
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¿Demasiados anuncios?Consejo: Intenta encontrar: $$\frac{E\left[\left(X^2-E\left[X^2\right]\right)\left(X-E\left[X\right]\right)\right]}{\sqrt{E\left[\left(X^2-E\left[X^2\right]\right)^2\right]E\left[\left(X-E\left[X\right]\right)^2\right]}}
Para una distribución normal los momentos crudos son
- E[X1]=μ
- E[X2]=μ2+σ2
- E[X3]=μ3+3μσ2
- E[X4]=μ4+6μ2σ2+3σ4
por lo tanto multiplicar hacia fuera, sustituir y simplificar.
Aquí una manera eficiente de acuerdo con el numerador de la fracción que define la correlación. cov(X,X2)=cov((X−μ)+μ (Xμ)2+2μ(X−μ)+μ2). Ahora podemos tirar la "+μ" y "+μ2" al final y hemos cov((X−μ), (Xμ)2+2μ(X−μ)). A continuación, utilice bilinearity de covarianzas y esto se convierte en: cov(X−μ,(X−μ)2)+2μcov(X−μ,X−μ)). Este es 0+2μσ2. El primer término es 0 debido a que el valor esperado de X−μ 0 y la distribución es simétrica alrededor de 0.
Resumen: cov(X,X2)=2μσ2.