1.
2. Если , то , где k и b — константы, k>0.
3. Если, , то , где k<0.
Коэффициент корреляции достигает своих предельных значений –1 и 1 в том и только в том случае, если между и имеется линейная зависимость.
При <1 линейная зависимость отсутствует, хотя по мере приближения к единице совместное распределение ,имеет тенденцию концентрироваться вблизи некоторой прямой линии и величину можно считать мерой близости к полной линейной зависимости между и .
Введем понятие корреляционной зависимости между и . Две случайные величины называют коррелированными, если их ковариация или коэффициент корреляции отличны от нуля, и некоррелированнымив противном случае.
Говорят, что между и существует прямая корреляционная зависимость, если с ростом случайная величина имеет тенденцию возрастать (при больших с большей вероятностью встречаются большие значения ). Если с ростом случайная величина имеет тенденцию убывать, говорят, что между и существует обратная корреляционная зависимость.
Чем ближе к единице, тем теснее глубина корреляционной зависимости.
Пример: Найти коэффициент корреляции между величинами X и Y, совместный закон распределения которых задан следующей таблицей
0,2 | 0,02 | 0,01 | 0,23 | ||
0,03 | 0,3 | 0,02 | 0,35 | ||
0,02 | 0,1 | 0,2 | 0,1 | 0,42 | |
0,25 | 0,42 | 0,23 | 0,1 |
Находим:
Аналогично, найдем и по ним . Окончательно получим