[Weierstrass]

¿Qué interpretación tiene un valor cercano a cero de este parámetro? ¿Tiene alguna relación con la independencia? ¿Con la relación de linealidad de las variables involucradas: X, Y?

Saludos
Weierstrass

[HernanV]

Hola,

El coeficiente de correlación da una idea de cuánta relación lineal hay entre 2 variables aleatorias. También te dice si la misma es directa o inversa.

Si el coeficiente es nulo, indica que no hay relación lineal entre ambas variables y nada más. Esto no quiere decir que las variables son independientes.

Saludos.

[Phicar]

HernanV, segun lo que tenia entendido el coeficiente es la covarianza sobre las desviaciones, no? Si es asi, y es nulo quiere decir que la covarianza es nula no? y eso no indica que las variables son independientes?

[HernanV]

Hola,

Lo que es cierto es que si las variables son independientes entonces la covarianza es cero. La recíproca no es siempre cierta. Basta "acomodar las cosas" para que de cero y listo.

Saludos.

[Phicar]

Ah 0k si, no lei bien. Me asusto el hecho de que se derrumbara lo poco que aprendi en mi curso de probabilidad jejej

Gracias.

[Weierstrass]

Y aprovecho para dejar una duda propia. ¿Entonces ante una covarianza no nula puedo asegurar que las variables involucradas no son independientes (por el contrareciproco de la implicación mencionada)?
En varios sitios de internet encuentro que: si la covarianza es no nula ello no me permite decir que las variables sean dependientes. ¿Hay algo que no cierra entonces?

Saludos

[HernanV]

El tema es así: Si las variables son independientes, entonces la covarianza es nula. La recíproca no vale en general.

Ahora lógica básica. Neguemos toda la frase anterior, para obtener: Si la covarianza es no nula, entonces las variables NO SON independientes.

Lo que decís está bien. ¿Por qué decís que hay algo que no cierra?.

[Weierstrass]

Veo que es lógica pura, lo que no entiendo es por qué no aparece explicitado en ningún lado pues creo que es una herramienta útil para averiguar la relación entre variables sin recurrir a las distribuciones marginales.

SAludos y gracias