X与Y不相关与不独立是什么关系
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独立和不相关从字面上看都有“两个东西没关系”的意思.但两者是有区别的.
结论:
(1)X与Y独立,则X与Y一定不相关
(2)X与Y不相关,则X与Y不一定独立
证明:
(1)由于X与Y独立,所以f(xy)=f(x)f(y),(f为概率密度函数)
于是:E(XY)=∫∫f(xy)dxdy
=∫∫[f(x)*f(y)]dxdy
=∫f(x)dx*∫f(y)dy
=E(X)E(Y)
所以:E(XY)=E(X)E(Y),即X,Y不相关.
(2)反例:
X=cost,Y=sint,其中t是(0,2π]上的均匀分布随机变量.
易得X和Y不相关,因为:
E(XY)=E(cost sint)=(1/2π)*∫sint cost dt = 0
E(X)=(1/2π)* ∫cost dt = 0
E(Y)=(1/2π)* ∫sint dt = 0
所以E(XY)=E(X)E(Y)
但是他们是不独立的.
因为:
X和Y各自的概率密度函数在(-1,1)上有值,但是XY的联合概率密度只在单位圆内有值,所以f(XY)不等于f(x)*f(y),两者不独立.
结论:
(1)X与Y独立,则X与Y一定不相关
(2)X与Y不相关,则X与Y不一定独立
证明:
(1)由于X与Y独立,所以f(xy)=f(x)f(y),(f为概率密度函数)
于是:E(XY)=∫∫f(xy)dxdy
=∫∫[f(x)*f(y)]dxdy
=∫f(x)dx*∫f(y)dy
=E(X)E(Y)
所以:E(XY)=E(X)E(Y),即X,Y不相关.
(2)反例:
X=cost,Y=sint,其中t是(0,2π]上的均匀分布随机变量.
易得X和Y不相关,因为:
E(XY)=E(cost sint)=(1/2π)*∫sint cost dt = 0
E(X)=(1/2π)* ∫cost dt = 0
E(Y)=(1/2π)* ∫sint dt = 0
所以E(XY)=E(X)E(Y)
但是他们是不独立的.
因为:
X和Y各自的概率密度函数在(-1,1)上有值,但是XY的联合概率密度只在单位圆内有值,所以f(XY)不等于f(x)*f(y),两者不独立.
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引用奔跑的窝牛的家的回答:
独立和不相关从字面上看都有“两个东西没关系”的意思.但两者是有区别的.
结论:
(1)X与Y独立,则X与Y一定不相关
(2)X与Y不相关,则X与Y不一定独立
证明:
(1)由于X与Y独立,所以f(xy)=f(x)f(y),(f为概率密度函数)
于是:E(XY)=∫∫f(xy)dxdy
=∫∫[f(x)*f(y)]dxdy
=∫f(x)dx*∫f(y)dy
=E(X)E(Y)
所以:E(XY)=E(X)E(Y),即X,Y不相关.
(2)反例:
X=cost,Y=sint,其中t是(0,2π]上的均匀分布随机变量.
易得X和Y不相关,因为:
E(XY)=E(cost sint)=(1/2π)*∫sint cost dt = 0
E(X)=(1/2π)* ∫cost dt = 0
E(Y)=(1/2π)* ∫sint dt = 0
所以E(XY)=E(X)E(Y)
但是他们是不独立的.
因为:
X和Y各自的概率密度函数在(-1,1)上有值,但是XY的联合概率密度只在单位圆内有值,所以f(XY)不等于f(x)*f(y),两者不独立.
独立和不相关从字面上看都有“两个东西没关系”的意思.但两者是有区别的.
结论:
(1)X与Y独立,则X与Y一定不相关
(2)X与Y不相关,则X与Y不一定独立
证明:
(1)由于X与Y独立,所以f(xy)=f(x)f(y),(f为概率密度函数)
于是:E(XY)=∫∫f(xy)dxdy
=∫∫[f(x)*f(y)]dxdy
=∫f(x)dx*∫f(y)dy
=E(X)E(Y)
所以:E(XY)=E(X)E(Y),即X,Y不相关.
(2)反例:
X=cost,Y=sint,其中t是(0,2π]上的均匀分布随机变量.
易得X和Y不相关,因为:
E(XY)=E(cost sint)=(1/2π)*∫sint cost dt = 0
E(X)=(1/2π)* ∫cost dt = 0
E(Y)=(1/2π)* ∫sint dt = 0
所以E(XY)=E(X)E(Y)
但是他们是不独立的.
因为:
X和Y各自的概率密度函数在(-1,1)上有值,但是XY的联合概率密度只在单位圆内有值,所以f(XY)不等于f(x)*f(y),两者不独立.
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期望都求错了,EXY不得乘以xy么
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