Теория вероятностей и математическая статистика. Блатов И.А - 141 стр.

Здесь x , y - варианты (наблюдавшиеся значения) признаков X
и Y , n xy - частота пары вариант  x, y  , n - объем выборки,

x , y - выборочные средние. Найдем выборочные средние с
помощью соотношения:
                                 1               1
                          x
                                 n
                                    nx  x , y   n y  y ,
                                                 n
где  nx , n y -     частоты вариант x и y . Так как
n  20  10  30  10  20  10  100 , получаем
        1(20  0)  010  10  10  20  230  10
   x                                                      0,8
                              100
        220  10  0  30   30  10  20  10 
   y                                                2,4 .
                          100
      Тогда
               2 120  2  0  10  2  1  0  2  2  30  3 1  0  3  0  10  3  1  20  3  2  10
       xy                                                                                                       
                                                             100
                                               0,8  2,4  0,8.

      Контрольные вопросы
      1. Что такое ковариация?
      2. Приведите примеры «положительной корреляции»
      3. К каким изменениям коэффициента корреляции
         приводят ошибки измерений тех признаков для которых
         оценивается взаимосвязь.
      4. Может ли коэффициент корреляции быть равным нулю ,
         если между измеряемыми признаками существует
         функциональная зависимость?
      5. Приведите пример случайных величин, у которых
         ковариация нулевая.
      6. Какие характеристики составляют корреляционную
         матрицу?



                                                                                                      141