Свойств выборочных вариаций (дисперсий) и ковариаций.
Для дальнейшего изложения нам понадобится установить ряд правил, которые можно использовать при преобразовании выражений, содержащих выборочные вариации и ковариации.
Пусть а — некоторая постоянная, а х, у, z — переменные, принимающие в i-м наблюдении значения xi,yi,zi,i=1,..., п (n — количество наблюдений). Тогда а можно рассматривать как переменную, значение которой в i-м наблюдении равно а, и
откуда следует свойство:
1. Cov(x, a) = 0.
Далее, нетрудно видеть, что имеют место равенства:
2. Cov(x, у) = Cov(y, х);
3. Cov(x. x) = Var(x).
Кроме того,
,
откуда следует свойство:
4. Cov(ax. у) = aCov(x, у).
Далее, имеем
так что можно сформулировать еще одно свойство:
5. Cov(x. у + z) =Cov(x, у) + Cov(x,z).
На основе вышеназванных свойств находим, что
6. Var(a)=0 ,
т. е. постоянная не обладает изменчивостью и
7. Var(ax)=a2Var(x).
Таким образом, при изменении единицы измерения переменной в раз, во столько же раз преобразуется и величина стандартного отклонения этой переменной (напомним, что стандартное отклонение равно квадратному корню из дисперсии).
8. Var(x+a)=Var(x)
т. е. сдвиг начала отсчета не влияет на вариацию переменной.
Далее, имеем:
Var(x+y)=Cov(x+y,x+y)= Cov(x, х) + Cov(x, у) + Cov(y, x) + Cov(x, у).
Таким образом, доказано свойство
9.Var(x+y)=Var(x)+Var(y)+2Cov(x,y),
означающее, что вариация суммы двух переменных отличается от суммы вариаций этих переменных на величину, которая равна удвоенному значению ковариации между названными переменными.