المرجع الالكتروني للمعلوماتية
المرجع الألكتروني للمعلوماتية

الرياضيات
عدد المواضيع في هذا القسم 9761 موضوعاً
تاريخ الرياضيات
الرياضيات المتقطعة
الجبر
الهندسة
المعادلات التفاضلية و التكاملية
التحليل
علماء الرياضيات

Untitled Document
أبحث عن شيء أخر
أوجه الاستعانة بالخبير
2024-11-05
زكاة البقر
2024-11-05
الحالات التي لا يقبل فيها الإثبات بشهادة الشهود
2024-11-05
إجراءات المعاينة
2024-11-05
آثار القرائن القضائية
2024-11-05
مستحقو الصدقات
2024-11-05


Correlation Coefficient--Bivariate Normal Distribution  
  
3070   01:58 صباحاً   date: 27-3-2021
Author : Bevington, P. R.
Book or Source : Data Reduction and Error Analysis for the Physical Sciences. New York: McGraw-Hill, 1969.
Page and Part : ...


Read More
Date: 30-4-2021 1309
Date: 18-4-2021 1216
Date: 11-2-2021 1277

Correlation Coefficient--Bivariate Normal Distribution

For a bivariate normal distribution, the distribution of correlation coefficients is given by

P(r) = 1/pi(N-2)(1-r^2)^((N-4)/2)(1-rho^2)^((N-1)/2)int_0^infty(dbeta)/((coshbeta-rhor)^(N-1))

(1)

= 1/pi(N-2)(1-r^2)^((N-4)/2)(1-rho^2)^((N-1)/2)sqrt(pi/2)(Gamma(N-1))/(Gamma(N-1/2))×(1-rhor)^(-(N-3/2))_2F_1(1/2,1/2,(2N-1)/2;(rhor+1)/2)

(2)

= ((N-2)Gamma(N-1)(1-rho^2)^((N-1)/2)(1-r^2)^((N-4)/2))/(sqrt(2pi)Gamma(N-1/2)(1-rhor)^(N-3/2))×[1+1/4(rhor+1)/(2N-1)+9/(16)((rhor+1)^2)/((2N-1)(2N+1))+...],

(3)

where rho is the population correlation coefficient, _2F_1(a,b;c;x) is a hypergeometric function, and Gamma(z) is the gamma function (Kenney and Keeping 1951, pp. 217-221). The moments are

<r> = rho-(rho(1-rho^2))/(2n)

(4)

var(r) = ((1-rho^2)^2)/n(1+(11rho^2)/(2n)+...)

(5)

gamma_1 = (6rho)/(sqrt(n))(1+(77rho^2-30)/(12n)+...)

(6)

gamma_2 = 6/n(12rho^2-1)+...,

(7)

where n=N-1. If the variates are uncorrelated, then rho=0 and

_2f_1(1/2,1/2,(2n-1)/2;(rhor+1)/2) = _2F_1(1/2,1/2,(2N-1)/2;1/2)

(8)

= (Gamma(N-1/2)2^(3/2-N)sqrt(pi))/([Gamma(N/2)]^2),

(9)

so

P(r) = ((N-2)Gamma(N-1))/(sqrt(2pi)Gamma(N-1/2))(1-r^2)^((N-4)/2)(Gamma(N-1/2)2^(3/2-N)sqrt(pi))/([Gamma(N/2)]^2)

(10)

= (2^(1-N)(N-2)Gamma(N-1))/([Gamma(N/2)]^2)(1-r^2)^((N-4)/2).

(11)

But from the Legendre duplication formula,

 sqrt(pi)Gamma(N-1)=2^(N-2)Gamma(N/2)Gamma((N-1)/2),

(12)

so

P(r) = ((2^(1-N))(2^(N-2))(N-2)Gamma(N/2)Gamma((N-1)/2))/(sqrt(pi)[Gamma(N/2)]^2)(1-r^2)^((N-4)/2)

(13)

= ((N-2)Gamma((N-1)/2))/(2sqrt(pi)Gamma(N/2))(1-r^2)^((N-4)/2)

(14)

= 1/(sqrt(pi))(nu/2Gamma((nu+1)/2))/(Gamma(nu/2+1))(1-r^2)^((nu-2)/2)

(15)

= 1/(sqrt(pi))(Gamma((nu+1)/2))/(Gamma(nu/2))(1-r^2)^((nu-2)/2).

(16)

The uncorrelated case can be derived more simply by letting beta be the true slope, so that eta=alpha+betax. Then

 t=(b-beta)(s_x)/(s_y)sqrt((N-2)/(1-r^2))=((b-beta)r)/bsqrt((N-2)/(1-r^2))

(17)

is distributed as Student's t with nu=N-2 degrees of freedom. Let the population regression coefficient rho be 0, then beta=0, so

 t=rsqrt(nu/(1-r^2)),

(18)

and the distribution is

 P(t)dt=1/(sqrt(nupi))(Gamma((nu+1)/2))/(Gamma(nu/2)(1+(t^2)/nu)^((nu+1)/2))dt.

(19)

Plugging in for t and using

dt = sqrt(nu)[(sqrt(1-r^2)-r(1/2)(-2r)(1-r^2)^(-1/2))/(1-r^2)]dr

(20)

= sqrt(nu/(1-r^2))((1-r^2+r^2)/(1-r^2))dr

(21)

= sqrt(nu/((1-r)^3))dr

(22)

gives

P(t)dt = 1/(sqrt(nupi))(Gamma((nu+1)/2))/(Gamma(nu/2)[1+(r^2nu)/((1-r^2)nu)]^((nu+1)/2))sqrt(nu/((1-r)^3))dr

(23)

= ((1-r^2)^(-3/2))/(sqrt(pi))(Gamma((nu+1)/2))/(Gamma(nu/2)(1/(1-r^2))^((nu+1)/2))dr

(24)

= 1/(sqrt(pi))(Gamma((nu+1)/2))/(Gamma(nu/2))(1-r^2)^(-3/2)(1-r^2)^((nu+1)/2)dr

(25)

= 1/(sqrt(pi))(Gamma((nu+1)/2))/(Gamma(nu/2))(1-r^2)^((nu-2)/2)dr,

(26)

so

 P(r)=1/(sqrt(pi))(Gamma((nu+1)/2))/(Gamma(nu/2))(1-r^2)^((nu-2)/2)

(27)

as before. See Bevington (1969, pp. 122-123) or Pugh and Winslow (1966, §12-8). If we are interested instead in the probability that a correlation coefficient would be obtained >=|r|, where r is the observed coefficient, then

P_c(r,N) =

(28)

=

(29)

= 1-2/(sqrt(pi))(Gamma((nu+1)/2))/(Gamma(nu/2))int_0^(|r|)(1-r^2)^((nu-2)/2)dr.

(30)

Let I=1/2(nu-2). For even nu, the exponent I is an integer so, by the binomial theorem,

 (1-r^2)^I=sum_(k=0)^I(I; k)(-r^2)^k

(31)

and

P_c(r) =

(32)

=

(33)

For odd nu, the integral is

P_c(r) =

(34)

= 1-2/(sqrt(pi))(Gamma((nu+1)/2))/(Gamma(nu/2))int_0^(|r|)(sqrt(1-r^2))^(nu-2)dr.

(35)

Let r=sinx so dr=cosxdx, then

P_c(r) = 1-2/(sqrt(pi))(Gamma[((nu+1)/2)])/(Gamma(nu/2))int_0^(sin^(-1)|r|)cos^(nu-2)xcosxdx

(36)

= 1-2/(sqrt(pi))(Gamma((nu+1)/2))/(Gamma(nu/2))+int_0^(sin^(-1)|r|)cos^(nu-1)xdx.

(37)

But nu is odd, so nu-1=2n is even. Therefore

 2/(sqrt(pi))(Gamma((nu+1)/2))/(Gamma(nu/2))=2/pi((2n)!!)/((2n-1)!!).

(38)

Combining with the result from the cosine integral gives

 P_c(r)=1-2/pi((2n)!!(2n-1)!!)/((2n-1)!!(2n)!!)[sinxsum_(k=0)^(n-1)((2k)!!)/((2k+1)!!)cos^(2k+1)x+x]_0^(sin^(-1)|r|).

(39)

Use

 cos^(2k-1)x=(1-r^2)^((2k-1)/2)=(1-r^2)^((k-1/2)),

(40)

and define J=n-1=(nu-3)/2, then

(41)

(In Bevington 1969, this is given incorrectly.) Combining the correct solutions

(42)

If rho!=0, a skew distribution is obtained, but the variable z defined by

 z=tanh^(-1)r

(43)

is approximately normal with

mu_z = tanh^(-1)rho

(44)

sigma_z^2 = 1/(N-3)

(45)

(Kenney and Keeping 1962, p. 266).

Let b_j be the slope of a best-fit line, then the multiple correlation coefficient is

 R^2=sum_(j=1)^n(b_j(s_(jy)^2)/(s_y^2))=sum_(j=1)^n(b_j(s_j)/(s_y)r_(jy)),

(46)

where s_(jy) is the sample variance.

On the surface of a sphere,

 r=(intfgdOmega)/(intfdOmegaintgdOmega),

(47)

where dOmega is a differential solid angle. This definition guarantees that -1<r<1. If f and g are expanded in real spherical harmonics,

f(theta,phi) = sum_(l=0)^(infty)sum_(m=0)^(l)[C_l^mY_l^m^c(theta,phi)sin(mphi)+S_l^mY_l^m^s(theta,phi)]

(48)

g(theta,phi) = sum_(l=0)^(infty)sum_(m=0)^(l)[A_l^mY_l^m^c(theta,phi)sin(mphi)+B_l^mY_l^m^s(theta,phi)].

(49)

Then

(50)

The confidence levels are then given by

G_1(r) = r

(51)

G_2(r) = r(1+1/2s^2)=1/2r(3-r^2)

(52)

G_3(r) = r[1+1/2s^2(1+3/4s^2)]=1/8r(15-10r^2+3r^4)

(53)

G_4(r) = r{1+1/2s^2[1+3/4s^2(1+5/6s^2)]}

(54)

= 1/(16)r(35-35r^2+21r^4-5r^6),

(55)

where

 s=sqrt(1-r^2)

(56)

(Eckhardt 1984).


REFERENCES:

Bevington, P. R. Data Reduction and Error Analysis for the Physical Sciences. New York: McGraw-Hill, 1969.

Eckhardt, D. H. "Correlations Between Global Features of Terrestrial Fields." Math. Geology 16, 155-171, 1984.

Kenney, J. F. and Keeping, E. S. Mathematics of Statistics, Pt. 2, 2nd ed. Princeton, NJ: Van Nostrand, 1951.

Kenney, J. F. and Keeping, E. S. Mathematics of Statistics, Pt. 1, 3rd ed. Princeton, NJ: Van Nostrand, 1962.

Pugh, E. M. and Winslow, G. H. The Analysis of Physical Measurements. Reading, MA: Addison-Wesley, 1966.




الجبر أحد الفروع الرئيسية في الرياضيات، حيث إن التمكن من الرياضيات يعتمد على الفهم السليم للجبر. ويستخدم المهندسون والعلماء الجبر يومياً، وتعول المشاريع التجارية والصناعية على الجبر لحل الكثير من المعضلات التي تتعرض لها. ونظراً لأهمية الجبر في الحياة العصرية فإنه يدرّس في المدارس والجامعات في جميع أنحاء العالم. ويُعجب الكثير من الدارسين للجبر بقدرته وفائدته الكبيرتين، إذ باستخدام الجبر يمكن للمرء أن يحل كثيرًا من المسائل التي يتعذر حلها باستخدام الحساب فقط.وجاء اسمه من كتاب عالم الرياضيات والفلك والرحالة محمد بن موسى الخورازمي.


يعتبر علم المثلثات Trigonometry علماً عربياً ، فرياضيو العرب فضلوا علم المثلثات عن علم الفلك كأنهما علمين متداخلين ، ونظموه تنظيماً فيه لكثير من الدقة ، وقد كان اليونان يستعملون وتر CORDE ضعف القوسي قياس الزوايا ، فاستعاض رياضيو العرب عن الوتر بالجيب SINUS فأنت هذه الاستعاضة إلى تسهيل كثير من الاعمال الرياضية.

تعتبر المعادلات التفاضلية خير وسيلة لوصف معظم المـسائل الهندسـية والرياضـية والعلمية على حد سواء، إذ يتضح ذلك جليا في وصف عمليات انتقال الحرارة، جريان الموائـع، الحركة الموجية، الدوائر الإلكترونية فضلاً عن استخدامها في مسائل الهياكل الإنشائية والوصف الرياضي للتفاعلات الكيميائية.
ففي في الرياضيات, يطلق اسم المعادلات التفاضلية على المعادلات التي تحوي مشتقات و تفاضلات لبعض الدوال الرياضية و تظهر فيها بشكل متغيرات المعادلة . و يكون الهدف من حل هذه المعادلات هو إيجاد هذه الدوال الرياضية التي تحقق مشتقات هذه المعادلات.