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]);

>	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:

  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

>	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);

>

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;

>	#Среднеквадратичные отклонения

>	sigma[x]:=sqrt(Dx);

>	sigma[y]:=sqrt(Dy);

>	#Коэфф корр Пирсона

>	rho=covXY/sigma[x]/sigma[y];