A 回答 (2件)
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No.2
- 回答日時:
#1です.
訂正です.
ρ= Σ(xi-x_bar)(yi-y_bar) / √Σ(xi-x_bar)^2・√(yi-y_bar)^2
2乗を忘れていました.正しい式は教科書で確認して下さい.
No.1
- 回答日時:
応用統計学で学位(工学)があり,企業で品質管理の推進をする立場の者です.
もう遅いかもしれませんが,回答を示します.
この問題は,
・独立なら無相関 は真
・無相関なら独立 は偽
を実際に体験する問題です.
1.相関係数はいくらか.
相関係数の公式は分かっていますか?
ρ= Σ(xi-x_bar)(yi-y_bar) / √Σ(xi-x_bar)√(yi-y_bar)
この式に代入する為には,(xi,yi)の組が必要です.
問題文の表は全部で5つの(xi,yi)の組があることを示しています.
上の式を見ると,あらかじめ平均を引いておくと便利だとわかるので,
平均を引いて,次のように補助表を作成し,5つの(xi,yi)の組を用意します.
X Y
-1 0
0 -1
0 0
0 1
1 0
分母を計算するまでもなく,分子となるX,Yの積和はゼロですので,ρ=0 (無相関)です.
2.独立かどうか
独立の条件は,p(X,Y)=p(X)× p(Y) です.p()は確率です.
例えば,2つのサイコロの目が(1,1)となる確率は,p(1,1)=1/36,
1個目のサイコロのp(1)=1/6, 2個目のサイコロのP(1)=1/6
1/36 = 1/6 × 1/6 で,等号が成立します.
この時,2つのサイコロの目の出現事象は独立であると言えます.
では,この問題のケースで考えてみましょう.表より,
p(0,0)=1/5
Xについて,p(X=0)=3/5
Yについて,p(Y=0)=3/5
p(0,0)≠p(X=0)× p(Y=0)となり,独立ではありません.
(反例は1個で十分)
補足(1):今,全体で50のデータセットがあり,その出現確率は,
表の真ん中を(0,0)として,次のようであるとします.
0 1/50 0
1/50 46/50 1/50
0 1/50 0
すると,
p(0,0)=46/50=0.92
Xについて,p(X=0)=48/50
Yについて,p(Y=0)=48/50
p(X=0)× p(Y=0)=0.9216
とかなり近い確率になります.
すなわち,このような真ん中が高い富士山型
(2次元正規分布あるいは2次元ガウス分布)であれば,
独立になります(もちろん,相関係数が0である場合).
反例は1つで十分と書きましたが,
なぜ,中央を狙い撃ちしたかというと,このような基礎知識があるからです.
補足(2):相関が0だけど,独立でない事例
一般的に教科書にでる事例は,
(0,0)を中心とした半径1の円周上に等間隔にデータが並ぶ場合で,
相関係数が0になりますが,x,yは
x^2 + y^2 = 1 という「互いに従属」な状態にあります.
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