Корреляционная Матрица

временного ряда x1,. , xT - совокупность сериальных (выборочных) коэффициентов корреляции где х - выборочное среднее ряда Иногда К. Наз. График rt как функции от t. К. Является эмпирической мерой статистической связи между членами последовательности {х t}. В анализе временных рядов К. Используется для статистич. Выводов о вероятностной модели, предлагаемой для описания и объяснения наблюдаемой последовательности данных. Теоретической К. Иногда наз. Нормированную корреляционную функц..

числовая характеристика совместного распределения двух случайных величин, выражающая их взаимосвязь. К. К. для случайных величин Х 1 и Х 2 с математич. Ожиданиями и ненулевыми дисперсиями определяется равенством К. К. Для Х 1 и Х 2 совпадает с ковариацией для нормированных величин К. К. Симметричен относительно X1 и Х 2 и инвариантен относительно изменения начала отсчета и масштаба. При этом Значение К. К. Как одной из возможных мер взаимосвязи определяется следующими его свойст..

в статистической механике - функция, описывающая влияние частиц или групп частиц друг на друга и эффекты взаимодействия подсистем рассматриваемой системы. В классической статистич. Механике К. Ф. G2(l, 2), G3(l, 2.3), . Определяются соотношениями где символами 1, 2, . В аргументах функций обозначена совокупность координат r и импульсов рсоответственно 1-й, 2-й, . Частицы, Fs(l, . ., s) - приведенные функции распределения V - объем системы, N - число частиц, Dt=Dt(l, 2, ..., N) - функция..

характеристика зависимости между случайными величинами. Именно, К. О. Случайной величины Yпо случайной величине Xназывается выражение где - дисперсия - условная дисперсия У при данном X, характеризующая рассеяние Y около условного математич. Ожидания при данном значении X. Всегда Равенство соответствует некоррелированным случайным величинам. Тогда и только тогда, когда имеется точная функциональная связь между Y и X. В случае линейной зависимости У от X К. О. Совпадает с квадратом коэф..