機械学習基礎理論独習

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PRML演習問題 1.6(基本)

問題

2つの変数x,yが独立なら、それらの共分散は0になることを示せ。

参照

\begin{eqnarray}
{\rm cov}[x,y]&=&{\mathbb E}_{x,y}[(x-{\mathbb E}[x])(y-{\mathbb E}[y])]\\
&=&{\mathbb E}_{x,y}[xy]-{\mathbb E}[x]{\mathbb E}[y]\tag{1.41}
\end{eqnarray}

解答

題意を示すには、{\rm cov}[x,y]=0を示せばよいです。
{\mathbb E}_{x,y}[xy]を計算します。わかりやすくするため、{\mathbb E}_{p(x,y)}[ \cdot ]の表記を用いることにします。

\begin{eqnarray}
{\mathbb E}_{x,y}[xy]&=&{\mathbb E}_{p(x,y)}[xy]\\
&=&{\mathbb E}_{p(x)p(y)}[xy]\tag{1}\\
&=&\iint xyp(x)p(y){\rm d}x{\rm d}y\\
&=&\left(\int xp(x){\rm d}x\right)\cdot\left(\int yp(y){\rm d}y\right)\\
&=&{\mathbb E}_{p(x)}[x]{\mathbb E}_{p(y)}[y]\\
&=&{\mathbb E}[x]{\mathbb E}[y]\tag{2}
\end{eqnarray}

(1)は、x,yが独立であることp(x,y)=p(x)p(y)を利用しています。

(2)を式(1.41)へ代入します。

\begin{eqnarray}
{\rm cov}[x,y]&=&{\mathbb E}[x]{\mathbb E}[y]-{\mathbb E}[x]{\mathbb E}[y]\\
&=&0\tag{3}
\end{eqnarray}

(3)より題意が示せました。

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