相関係数$\gamma_{XY}$が $-1 \le \gamma_{XY} \le 1$ となることを、以下の2つの式を展開することにより示す問題です。 $\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n} \left( \frac{x_i - \bar{x}}{s_X} + \frac{y_i - \bar{y}}{s_Y} \right)^2 \ge 0$ $\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n} \left( \frac{x_i - \bar{x}}{s_X} - \frac{y_i - \bar{y}}{s_Y} \right)^2 \ge 0$ ここで、$x_i$ と $y_i$ はデータ、$ \bar{x} $ と $ \bar{y} $ はそれぞれの平均、$s_X$ と $s_Y$ はそれぞれの標準偏差、$n$ はデータ数です。

確率論・統計学相関係数統計不等式分散標準偏差
2025/6/15

1. 問題の内容

相関係数γXY\gamma_{XY}1γXY1-1 \le \gamma_{XY} \le 1 となることを、以下の2つの式を展開することにより示す問題です。
1ni=1n(xixˉsX+yiyˉsY)20\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n} \left( \frac{x_i - \bar{x}}{s_X} + \frac{y_i - \bar{y}}{s_Y} \right)^2 \ge 0
1ni=1n(xixˉsXyiyˉsY)20\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n} \left( \frac{x_i - \bar{x}}{s_X} - \frac{y_i - \bar{y}}{s_Y} \right)^2 \ge 0
ここで、xix_iyiy_i はデータ、xˉ \bar{x} yˉ \bar{y} はそれぞれの平均、sXs_XsYs_Y はそれぞれの標準偏差、nn はデータ数です。

2. 解き方の手順

まず、与えられた不等式を展開します。
一つ目の式を展開します。
1ni=1n((xixˉ)2sX2+2(xixˉ)(yiyˉ)sXsY+(yiyˉ)2sY2)0\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n} \left( \frac{(x_i - \bar{x})^2}{s_X^2} + 2 \frac{(x_i - \bar{x})(y_i - \bar{y})}{s_X s_Y} + \frac{(y_i - \bar{y})^2}{s_Y^2} \right) \ge 0
1ni=1n(xixˉ)2sX2+2ni=1n(xixˉ)(yiyˉ)sXsY+1ni=1n(yiyˉ)2sY20\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n} \frac{(x_i - \bar{x})^2}{s_X^2} + \frac{2}{n}\sum_{i=1}^{n} \frac{(x_i - \bar{x})(y_i - \bar{y})}{s_X s_Y} + \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n} \frac{(y_i - \bar{y})^2}{s_Y^2} \ge 0
ここで、分散の定義 sX2=1ni=1n(xixˉ)2s_X^2 = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n} (x_i - \bar{x})^2sY2=1ni=1n(yiyˉ)2s_Y^2 = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n} (y_i - \bar{y})^2 を用いると、
1+21ni=1n(xixˉ)(yiyˉ)sXsY+101 + 2 \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n} \frac{(x_i - \bar{x})(y_i - \bar{y})}{s_X s_Y} + 1 \ge 0
2+21ni=1n(xixˉ)(yiyˉ)sXsY02 + 2 \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n} \frac{(x_i - \bar{x})(y_i - \bar{y})}{s_X s_Y} \ge 0
ここで、相関係数γXY=1ni=1n(xixˉ)(yiyˉ)sXsY\gamma_{XY} = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} \frac{(x_i - \bar{x})(y_i - \bar{y})}{s_X s_Y} を用いると、
2+2γXY02 + 2\gamma_{XY} \ge 0
γXY1\gamma_{XY} \ge -1
次に、二つ目の式を展開します。
1ni=1n((xixˉ)2sX22(xixˉ)(yiyˉ)sXsY+(yiyˉ)2sY2)0\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n} \left( \frac{(x_i - \bar{x})^2}{s_X^2} - 2 \frac{(x_i - \bar{x})(y_i - \bar{y})}{s_X s_Y} + \frac{(y_i - \bar{y})^2}{s_Y^2} \right) \ge 0
1ni=1n(xixˉ)2sX22ni=1n(xixˉ)(yiyˉ)sXsY+1ni=1n(yiyˉ)2sY20\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n} \frac{(x_i - \bar{x})^2}{s_X^2} - \frac{2}{n}\sum_{i=1}^{n} \frac{(x_i - \bar{x})(y_i - \bar{y})}{s_X s_Y} + \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n} \frac{(y_i - \bar{y})^2}{s_Y^2} \ge 0
同様に、分散の定義を用いると、
121ni=1n(xixˉ)(yiyˉ)sXsY+101 - 2 \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n} \frac{(x_i - \bar{x})(y_i - \bar{y})}{s_X s_Y} + 1 \ge 0
221ni=1n(xixˉ)(yiyˉ)sXsY02 - 2 \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n} \frac{(x_i - \bar{x})(y_i - \bar{y})}{s_X s_Y} \ge 0
相関係数γXY\gamma_{XY}を用いると、
22γXY02 - 2\gamma_{XY} \ge 0
γXY1\gamma_{XY} \le 1
したがって、1γXY1-1 \le \gamma_{XY} \le 1 が示されました。

3. 最終的な答え

1γXY1-1 \le \gamma_{XY} \le 1

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