الفرق بين المراجعتين لصفحة: «عناصر التوزيعات الثنائية البعد»

من MM*Stat Arabisch

اذهب إلى: تصفح, ابحث
(Die Seite wurde neu angelegt: „عناصر التوزيعات الثنائية البعد ,المثال الاضافي لعناصر المتغيرات العشوائية الثنائ…“)
 
لا ملخص تعديل
سطر ١: سطر ١:
[[عناصر التوزيعات الثنائية البعد]] ,[[المثال الاضافي  لعناصر المتغيرات  العشوائية  الثنائية البعد  ]], [[الأمثلة  لعناصر  المتغيرات  العشوائية  الثنائية البعد ]], [[المعلومات 2  ]]
<math> X</math> و <math> Y</math> عن قيمهم المتوقعة: <math> (X-E(X))(Y-E(Y))</math>
 
 
 
 
 
 
[[صورة:H100.gif]]  ''' 5.7 عناصر التوزيعات الثنائية البعد '''
 
 
 
 
نحسب بسهولة  [[القيم المتوقعة]]  و[[التباينات]] للتوزيعات الشرطية والهامشية, نستعمل بسهولة الصيغ للقيمة المتوقعة  و التباين [[للمتغير العشوائي]] الأحادي البعد.
 
توجد بعض العناصر الأخرى التي تحتوي معلومات مهمة حول التوزيع المشترك لزوج من المتغيرات العشوائية.
العناصر الأكثر أهمية هي التباين المشترك ومعامل الارتباط.
 
'''التباين المشترك:'''
 
يبنى التباين المشترك على جداء ضرب فروقات المتغيرات العشوائية [[صورة:Mmengjavaimg4.gif]] و [[صورة:Mmengjavaimg6.gif]] عن قيمهم المتوقعة: [[صورة:Mmengjavaimg1090.gif]]


يعرف التباين المشترك [[صورة:Mmengjavaimg1091.gif]] كقيمة متوقعة لهذا الجداء :
يعرف التباين المشترك <math> Cov(X,Y)</math> كقيمة متوقعة لهذا الجداء :




[[صورة:Mmengjavaimg1092.gif]]
<math> Cov(X,Y)=E[(X-E(X))(Y-E(Y))]=E(XY)-E(X)E(Y)
</math>




سطر ٣٠: سطر ١١:




التباين المشترك  لمتغيرين عشوائيين مستقلين [[صورة:Mmengjavaimg4.gif]] و [[صورة:Mmengjavaimg6.gif]] مساوي للصفر. بالعموم لايطبق العكس  بمعنى : التباين المشترك الصفري  لا يدل على الاستقلال.
التباين المشترك  لمتغيرين عشوائيين مستقلين <math> X</math> و <math> Y</math> مساوي للصفر. بالعموم لايطبق العكس  بمعنى : التباين المشترك الصفري  لا يدل على الاستقلال.




سطر ٣٦: سطر ١٧:




يستعمل معامل الارتباط  لتقييم حجم الارتباط  بين متغيرين عشوائيين.  نعاير المتغيرات العشوائية [[صورة:Mmengjavaimg4.gif]] و [[صورة:Mmengjavaimg6.gif]] للحصول على القياس :
يستعمل معامل الارتباط  لتقييم حجم الارتباط  بين متغيرين عشوائيين.  نعاير المتغيرات العشوائية <math> X</math> و <math> Y</math> للحصول على القياس :






[[صورة:Mmengjavaimg1093.gif]]
<math> \frac{\lbrack X-E(X)]}{\sigma _{x}};\frac{[Y-E(Y)]}{\sigma _{y}}
</math>


   
   
سطر ٤٨: سطر ٣٠:
   
   


<LI>  معامل الارتباط  والتباين المشترك لهما نفس الاشارة , لأن [[الانحراف المعياري]]  لا يكون سالب (الجذر التربيعي للتباين  )
<LI>  معامل الارتباط  والتباين المشترك لهما نفس الاشارة , لأن <math> [-1;+1]</math>.
</LI>
 
<LI> دائما معامل الارتباط  محصور ضمن المجال  [[صورة:Mmengjavaimg1097.gif]].
</LI>
</LI>
<LI> يقيس معامل الارتباط  درجة الارتباط الخطي  بين متغيرين عشوائيين.
<LI> يقيس معامل الارتباط  درجة الارتباط الخطي  بين متغيرين عشوائيين.
</LI>
</LI>
<LI>[[صورة:Mmengjavaimg1098.gif]] اذا وفقط اذا [[صورة:Mmengjavaimg4.gif]] و[[صورة:Mmengjavaimg6.gif]] كافي لأجل
<LI><math> \vert\rho(X,Y)\vert = 1</math> اذا وفقط اذا <math> X</math> و<math> Y</math> كافي لأجل
</LI>
</LI>
[[صورة:Mmengjavaimg1100.gif]][[صورة:Mmengjavaimg1099.gif]]
<math> \ X = c+dY, \ d \neq 0
</math><math> Y = a+bX, \ b \neq 0, \ </math>




لأجل [[صورة:Mmengjavaimg1101.gif]]
لأجل <math> a,b,c,d</math>






   
   
<LI>اذا [[صورة:Mmengjavaimg4.gif]] و [[صورة:Mmengjavaimg6.gif]] مستقلين  عندئذ: [[صورة:Mmengjavaimg1102.gif]]  
<LI>اذا <math> X</math> و <math> Y</math> مستقلين  عندئذ: <math> \rho (X,Y)=0</math>  
</LI>
</LI>


الارتباط الصفري  لا يدل على الاستقلال .
الارتباط الصفري  لا يدل على الاستقلال .


اذا [[صورة:Mmengjavaimg1102.gif]]  
اذا <math> \rho (X,Y)=0</math>  
عندئذ  نقول  بأن [[صورة:Mmengjavaimg4.gif]] و[[صورة:Mmengjavaimg6.gif]] غير مرتبطين, المتغيرين العشوائيين  الغير مرتبطين يمكن أن يكونا  تابعين , لكن التبعية غير خطية.
عندئذ  نقول  بأن <math> X</math> و<math> Y</math> غير مرتبطين, المتغيرين العشوائيين  الغير مرتبطين يمكن أن يكونا  تابعين , لكن التبعية غير خطية.


   
   
سطر ٨٢: سطر ٦٢:




|[[صورة:Mmengjavaimg1103.gif ]]    
|   
|[[صورة:Mmengjavaimg1104.gif ]]  
|   
|[[صورة:Mmengjavaimg1105.gif ]]    
|   
|-
|-
|[[صورة:Mmengjavaimg1106.gif ]]    
|     
|[[صورة:Mmengjavaimg1107.gif ]]                                                              
|                                                               
|[[صورة:Mmengjavaimg1108.gif ]]    
|     
|-
|-
      
      
|([[صورة:Mmengjavaimg1110.gif ]])[[صورة:Mmengjavaimg1109.gif ]]
|()  
|[[صورة:Mmengjavaimg1111.gif ]]
|  
|[[صورة:Mmengjavaimg1112.gif ]]
|  
|-
|-


|([[صورة:Mmengjavaimg1114.gif ]])[[صورة:Mmengjavaimg1113.gif ]]
|()  
|[[صورة:Mmengjavaimg1115.gif ]]
|  
|[[صورة:Mmengjavaimg1116.gif ]]
|  
|-
|-
   
   
| (a=b=1\2) [[صورة:Mmengjavaimg1117.gif ]]
| (a=b=1\2)
|[[صورة:Mmengjavaimg1118.gif ]]
|  
|[[صورة:Mmengjavaimg1119.gif ]]
|  


|}
|}

مراجعة ١٦:٤١، ٣١ يوليو ٢٠٢٠

و عن قيمهم المتوقعة:

يعرف التباين المشترك كقيمة متوقعة لهذا الجداء :



يقيس التباين المشترك الارتباط بين متغيرين عشوائيين . ملاحظة:التباين المشترك اما ايجابي أو سلبي بالعموم , اذا لم يحدد التباين المشترك النظرية التالية مهمة جدا :


التباين المشترك لمتغيرين عشوائيين مستقلين و مساوي للصفر. بالعموم لايطبق العكس بمعنى : التباين المشترك الصفري لا يدل على الاستقلال.


معامل الارتباط :


يستعمل معامل الارتباط لتقييم حجم الارتباط بين متغيرين عشوائيين. نعاير المتغيرات العشوائية و للحصول على القياس :



خواص معامل الارتباط:


  • معامل الارتباط والتباين المشترك لهما نفس الاشارة , لأن .
  • يقيس معامل الارتباط درجة الارتباط الخطي بين متغيرين عشوائيين.
  • اذا وفقط اذا و كافي لأجل
  • لأجل

  • اذا و مستقلين عندئذ:
  • الارتباط الصفري لا يدل على الاستقلال . اذا عندئذ نقول بأن و غير مرتبطين, المتغيرين العشوائيين الغير مرتبطين يمكن أن يكونا تابعين , لكن التبعية غير خطية. القيم المتوقعة والتباين للتراكيب الخطية للمتغيرات العشوائية.

    ()
    ()
    (a=b=1\2)