„Kovariancia” változatai közötti eltérés

[ellenőrzött változat][ellenőrzött változat]
Tartalom törölve Tartalom hozzáadva
→‎Linearitás, szimmetria és definitség: Korrelálatlanság és függetlenség
100. sor:
:<math>|\operatorname{Cov}(X,Y)| \leq \sqrt{\operatorname{Var}(X)}\cdot\sqrt{\operatorname{Var}(Y)}</math>
 
A linearitásból következik, hogy a kovariancia függ a véleltenvéletlen változók nagyságáétól. Így a kovariancia a tízszeresére nő, ha <math>X</math> helyett a <math>10X</math> valószínűségi változót használjuk. Így a kovariancia nagysága a valószínűségi változók mértékegységeitől is függ. Mivel ez a tulajdonság nehezen értelmezhetővé teszi a kovariancia nagyságát, azért helyette inkább a [[korreláció|korrelációs együtthatót]] használják, ami skálafüggetlen:
:<math>\rho_{X,Y} = \frac{\operatorname{Cov}(X,Y)}{\sqrt{\operatorname{Var}(X)} \cdot \sqrt{\operatorname{Var}(Y)}}\ .</math>
==Korrelálatlanság és függetlenség==
'''Definíció:''' Ha <math>X</math> és <math>Y</math> valószínűségi változók, és <math>\operatorname{Cov}(X,Y) = 0</math>, emiatt <math>\varrho(X,Y) = 0</math>, akkor <math>X</math> és <math>Y</math> korrelálatlan.
 
'''Tétel:''' Ha <math>X</math> és <math>Y</math> független valószínűségi változók, akkor <math>\operatorname{Cov}(X,Y) = 0.</math>
 
{{Portál|Matematika}}