Apakah varians jumlah sama dengan jumlah varians?

62

Apakah itu (selalu) benar bahwa

V Sebuah r (\sum_{saya = 1}^{m} X_{saya}) = \sum_{saya = 1}^{m} V Sebuah r (X_{saya}) ?

$\mathrm{Var}\left(\sum\limits_{i=1}^m{X_i}\right) = \sum\limits_{i=1}^m{\mathrm{Var}(X_i)} \>?$

variance

— Abe
sumber

3

Jawaban di bawah ini memberikan buktinya. Intuisi dapat dilihat dalam kasus sederhana var (x + y): jika x dan y berkorelasi positif, keduanya akan cenderung besar / kecil bersama-sama, meningkatkan variasi total. Jika mereka berkorelasi negatif, mereka akan cenderung saling membatalkan, mengurangi variasi total.

— Assad Ebrahim

91

Jawaban atas pertanyaan Anda adalah "Terkadang, tetapi tidak secara umum".

Untuk melihat membiarkan ini $X_1, ..., X_n$ menjadi variabel acak (dengan varian terbatas). Kemudian,

v Sebuah r (\sum_{saya = 1}^{n} X_{saya}) = E ({[\sum_{saya = 1}^{n} X_{saya}]}^{2}) - {[E (\sum_{saya = 1}^{n} X_{saya})]}^{2}

${\rm var} \left( \sum_{i=1}^{n} X_i \right) = E \left( \left[ \sum_{i=1}^{n} X_i \right]^2 \right) - \left[ E\left( \sum_{i=1}^{n} X_i \right) \right]^2$

Sekarang perhatikan bahwa , yang jelas jika Anda berpikir tentang apa yang Anda lakukan ketika Anda menghitung dengan tangan. Karena itu, $(\sum_{i=1}^{n} a_i)^2 = \sum_{i=1}^{n} \sum_{j=1}^{n} a_i a_j$ $(a_1+...+a_n) \cdot (a_1+...+a_n)$

E ({[\sum_{saya = 1}^{n} X_{saya}]}^{2}) = E (\sum_{saya = 1}^{n} \sum_{j = 1}^{n} X_{saya} X_{j}) = \sum_{saya = 1}^{n} \sum_{j = 1}^{n} E (X_{saya} X_{j})

$E \left( \left[ \sum_{i=1}^{n} X_i \right]^2 \right) = E \left( \sum_{i=1}^{n} \sum_{j=1}^{n} X_i X_j \right) = \sum_{i=1}^{n} \sum_{j=1}^{n} E(X_i X_j)$

demikian pula,

{[E (\sum_{saya = 1}^{n} X_{saya})]}^{2} = {[\sum_{saya = 1}^{n} E (X_{saya})]}^{2} = \sum_{saya = 1}^{n} \sum_{j = 1}^{n} E (X_{saya}) E (X_{j})

$\left[ E\left( \sum_{i=1}^{n} X_i \right) \right]^2 = \left[ \sum_{i=1}^{n} E(X_i) \right]^2 = \sum_{i=1}^{n} \sum_{j=1}^{n} E(X_i) E(X_j)$

begitu

v Sebuah r (\sum_{saya = 1}^{n} X_{saya}) = \sum_{saya = 1}^{n} \sum_{j = 1}^{n} (E (X_{saya} X_{j}) - E (X_{saya}) E (X_{j})) = \sum_{saya = 1}^{n} \sum_{j = 1}^{n} c Hai v (X_{saya}, X_{j})

${\rm var} \left( \sum_{i=1}^{n} X_i \right) = \sum_{i=1}^{n} \sum_{j=1}^{n} \big( E(X_i X_j)-E(X_i) E(X_j) \big) = \sum_{i=1}^{n} \sum_{j=1}^{n} {\rm cov}(X_i, X_j)$

oleh definisi kovarians.

Sekarang mengenai Apakah varians dari jumlah sama dengan jumlah varian? :

Jika variabel tidak berkorelasi, ya : yaitu, untuk , maka ${\rm cov}(X_i,X_j)=0$ $i\neq j$
$v a r (\sum_{i = 1}^{n} X_{i}) = \sum_{i = 1}^{n} \sum_{j = 1}^{n} c o v (X_{i}, X_{j}) = \sum_{i = 1}^{n} c o v (X_{i}, X_{i}) = \sum_{i = 1}^{n} v a r (X_{i})$ ${\rm var} \left( \sum_{i=1}^{n} X_i \right) = \sum_{i=1}^{n} \sum_{j=1}^{n} {\rm cov}(X_i, X_j) = \sum_{i=1}^{n} {\rm cov}(X_i, X_i) = \sum_{i=1}^{n} {\rm var}(X_i)$
Jika variabel yang berkorelasi, tidak, tidak secara umum : Misalnya, adalah dua variabel acak masing-masing dengan varians dan di mana . Kemudian $X_1, X_2$ $\sigma^2$ ${\rm cov}(X_1,X_2)=\rho$ $0 < \rho <\sigma^2$ , jadi identitasnya gagal. ${\rm var}(X_1 + X_2) = 2(\sigma^2 + \rho) \neq 2\sigma^2$
tapi mungkin untuk contoh tertentu : Misalkan memiliki kovarians matriks maka $X_1, X_2, X_3$
$(\begin{array}{ccc} 1 & 0,4 & - 0,6 \\ 0,4 & 1 & 0,2 \\ - 0,6 & 0,2 & 1 \end{array})$ $\left( \begin{array}{ccc} 1 & 0.4 &-0.6 \\ 0.4 & 1 & 0.2 \\ -0.6 & 0.2 & 1 \\ \end{array} \right)$ ${\rm var}(X_1+X_2+X_3) = 3 = {\rm var}(X_1) + {\rm var}(X_2) + {\rm var}(X_3)$

Oleh karena itu jika variabel tidak berkorelasi maka varians dari penjumlahan adalah jumlah dari varians, tetapi sebaliknya tidak berlaku secara umum.

— Makro
sumber

cov (X_{i}, X_{j}) = cov (X_{j}, X_{i})

$\text{cov}(X_i,X_j)=\text{cov}(X_j,X_i)$

cov (X_{1}, X_{2}) = cov (X_{2}, X_{3}) = 0.3

$\text{cov}(X_1, X_2) = \text{cov}(X_2,X_3) = 0.3$

0.6

$0.6$

cov (X_{1}, X_{2}) = a

$\text{cov}(X_1, X_2) = a$

cov (X_{2}, X, 3) = 0.6 - a

$\text{cov}(X_2,X,3) = 0.6 -a$

41

Var (\sum_{saya = 1}^{m} X_{saya}) = \sum_{saya = 1}^{m} Var (X_{saya}) + 2 \sum_{saya < j} Cov (X_{saya}, X_{j}) .

$\text{Var}\bigg(\sum_{i=1}^m X_i\bigg) = \sum_{i=1}^m \text{Var}(X_i) + 2\sum_{i\lt j} \text{Cov}(X_i,X_j).$

$0$

$\text{Var}(X_1)=1$ $X_2 = X_1$ $\text{Var}(X_1 + X_2) = \text{Var}(2X_1)=4$

— Douglas Zare
sumber

Jarang akan benar untuk varian sampel.

— DWin

1

X

$X$

15

Saya hanya ingin menambahkan versi yang lebih ringkas dari bukti yang diberikan oleh Makro, jadi lebih mudah untuk melihat apa yang terjadi. $\newcommand{\Cov}{\text{Cov}}\newcommand{\Var}{\text{Var}}$

$\Var(X) = \Cov(X,X)$

$X,Y$

\begin{aligned} Var (X + Y) & = Cov (X + Y, X + Y) \\ = E ((X + Y)^{2}) - E (X + Y) E (X + Y) \\ dengan memperluas, \\ = E (X^{2}) - (E (X))^{2} + E (Y^{2}) - (E (Y))^{2} + 2 (E (X Y) - E (X) E (Y)) \\ = Var (X) + Var (Y) + 2 (E (X Y)) - E (X) E (Y)) \end{aligned}

$\begin{align} \Var(X+Y) &= \Cov(X+Y,X+Y) \\ &= E((X+Y)^2)-E(X+Y)E(X+Y) \\ &\text{by expanding,} \\ &= E(X^2) - (E(X))^2 + E(Y^2) - (E(Y))^2 + 2(E(XY) - E(X)E(Y)) \\ &= \Var(X) + \Var(Y) + 2(E(XY)) - E(X)E(Y)) \\ \end{align}$

X, Y

$X,Y$

E (X Y) = E (X) E (Y)

$E(XY) = E(X)E(Y)$

Var (X + Y) = Var (X) + Var (Y)

$\Var(X+Y) = \Var(X) + \Var(Y)$

$n$

— Omar Haque
sumber

11

$X_i$

Lihat penjelasan di Wikipedia

— Abe
sumber

Saya setuju. Anda juga menemukan penjelasan (r) sederhana tentang Insight Things .

— Jan Rothkegel