Коэффициент корреляции Пирсона

>   

>    restart;

>    XX:=5,6,6.5,6.6:   #Случ велич X

>    YY:=1,0.9,0.8:     #Случ велич Y

>    p:=Matrix([[2,1,2],[2,3,1],[1,2,1],[1,2,2]]); # частота событий

>    nx:=nops([XX]):ny:=nops([YY]);

p := Matrix(%id = 4332864962)

ny := 3

>    for i to ny do Y[i]:=add(p[k,i],k=1..nx);od:#Закон Распр случ величины X

>    for i to nx do X[i]:=add(p[i,k],k=1..ny);od:#Закон Распр случ величины Y

>    N:=add(X[i],i=1..nx);                       #Общиее число событий

>    for i to nx do pX[i]:=X[i]/N; printf("%6.2f ",pX[i]); od:#Вероятностный Закон Распр случ величины X

>    for i to ny do pY[i]:=Y[i]/N; printf("%6.2f ",pY[i]); od:

N := 20

  0.25   0.30   0.20   0.25 

  0.30   0.40   0.30 

>    Mx:=add(XX[i]*pX[i],i=1..nx); #Мат ожид X

>    My:=add(YY[i]*pY[i],i=1..ny); #Мат ожид Y

>    Dx:=add(XX[i]^2*pX[i],i=1..4)-Mx^2;# Дисп X

>    Dy:=add(YY[i]^2*pY[i],i=1..ny)-My^2;# Дисп Y

Mx := 6.000000000

My := .9000000000

Dx := .39000000

Dy := .60000000e-2

>    mxy:=0:# Ковариация cov(X Y)

>    for i to nx do

>    for j to ny do

>    mxy:=mxy+p[i,j]*XX[i]*YY[j]/N:od:od: mxy;covXY:=(mxy-Mx*My);

5.397000000

covXY := -.3000000e-2

>    covXY:=0:

>    for i to nx do

>    for j to ny do

>    covXY:=covXY+p[i,j]*(XX[i]-Mx)*(YY[j]-My)/N:od:od:covXY;

-.3000000000e-2

>    #Среднеквадратичные отклонения

>    sigma[x]:=sqrt(Dx);

>    sigma[y]:=sqrt(Dy);

>    #Коэфф корр Пирсона

>    rho=covXY/sigma[x]/sigma[y];

sigma[x] := .6244997998

sigma[y] := .7745966692e-1

rho = -.6201736730e-1