เรารู้ถึงความจริงที่ว่าสหสัมพันธ์แบบศูนย์ไม่มีนัยยะถึงความเป็นอิสระ ฉันสนใจว่าความสัมพันธ์ที่ไม่เป็นศูนย์หมายถึงการพึ่งพาหรือไม่ - เช่นถ้าสำหรับตัวแปรสุ่มบางตัวและเราสามารถพูดโดยทั่วไปว่า ?
เรารู้ถึงความจริงที่ว่าสหสัมพันธ์แบบศูนย์ไม่มีนัยยะถึงความเป็นอิสระ ฉันสนใจว่าความสัมพันธ์ที่ไม่เป็นศูนย์หมายถึงการพึ่งพาหรือไม่ - เช่นถ้าสำหรับตัวแปรสุ่มบางตัวและเราสามารถพูดโดยทั่วไปว่า ?
คำตอบ:
ใช่เป็นเพราะ
ซึ่งจะเป็นไปไม่ได้ถ้า\} ดังนั้น
คำถาม: จะเกิดอะไรขึ้นกับตัวแปรสุ่มที่ไม่มีความหนาแน่น
\implies
ผลิต ซึ่งมีลักษณะที่ดีกว่า\rightarow
ซึ่งเป็นผู้ผลิต⇒
ให้และYแทนตัวแปรสุ่มเช่นE [ X 2 ]และE [ Y 2 ] มี จำกัด จากนั้นE [ X Y ] , E [ X ]และE [ Y ]ทั้งหมดจะมี จำกัด
การ จำกัด การความสนใจของเราตัวแปรสุ่มดังกล่าวให้ แสดงว่าคำว่าXและYมีอิสระตัวแปรสุ่มและคำว่า Xและ Yมีuncorrelatedตัวแปรสุ่ม, ที่อยู่, E [ X Y ] = E [ X ] E [ Y ] . จากนั้นเราก็รู้ว่า Aหมายถึง Bซึ่งก็คือตัวแปรสุ่มอิสระคือตัวแปรสุ่มที่ไม่เกี่ยวข้อง แน่นอนหนึ่งคำจำกัดความของตัวแปรสุ่มอิสระคือ เท่ากับE [ g ( X ) ] E [ h ( Y ) ]สำหรับฟังก์ชันที่วัดได้ทั้งหมดg ( ⋅ ) และh ( ⋅ ) ) โดยปกติจะแสดงเป็น A แต่ก
ความสัมพันธ์ตัวแปรสุ่มขึ้นอยู่กับตัวแปรสุ่ม
ถ้า , E [ X ]หรือE [ Y ]ไม่ จำกัด หรือไม่มีอยู่ก็เป็นไปไม่ได้ที่จะบอกว่าXและYไม่มีความสัมพันธ์หรือไม่อยู่ในความหมายดั้งเดิมของตัวแปรสุ่มที่ไม่เกี่ยวข้องซึ่งเป็นตัวแปรสำหรับ ซึ่งE [ X Y ] = E [ X ] E [ Y ] ตัวอย่างเช่น XและYอาจเป็นตัวแปรสุ่มแบบสุ่มของ Cauchy (ซึ่งไม่มีค่าเฉลี่ย) พวกเขาเป็นตัวแปรสุ่มที่ไม่มีความสัมพันธ์กันในความหมายดั้งเดิมหรือไม่?
นี่คือการพิสูจน์ทางตรรกะอย่างหมดจด ถ้าจำเป็นต้องใช้¬ B → ¬ Aเนื่องจากทั้งสองมีค่าเท่ากัน ดังนั้นหาก¬ Bแล้ว¬ ตอนนี้แทนที่Aด้วยอิสรภาพและBด้วยสหสัมพันธ์
ลองนึกถึงข้อความว่า "หากภูเขาไฟระเบิดจะมีความเสียหาย" ตอนนี้คิดเกี่ยวกับกรณีที่ไม่มีความเสียหาย เห็นได้ชัดว่าภูเขาไฟไม่ได้ปะทุหรือเราจะมีเงื่อนไข
ในทำนองเดียวกันคิดเกี่ยวกับกรณี "ถ้าอิสระแล้วไม่ใช่ความสัมพันธ์X , Y " ตอนนี้พิจารณากรณีที่X , Yมีความสัมพันธ์ เห็นได้ชัดว่าพวกเขาไม่สามารถเป็นอิสระเพราะถ้าพวกเขาพวกเขาก็จะมีความสัมพันธ์ สรุปการพึ่งพาอาศัยกัน