Bestimmen, ob Zufallsvariablen unabhängig sind

Wenn ich zwei Zufallsvariablen wie folgt habe:

1) Eine Gaußsche Verteilung der WLAN-Signalstärken an einem bekannten Punkt

2) Eine Gaußsche Verteilung der WLAN-Signalstärken an einem unbekannten Punkt

(Beachten Sie, dass die obigen Messwerte mit denselben Routern (Zugriffspunkten) ermittelt wurden.)

Würden wir bei dem Versuch, eine gemeinsame Wahrscheinlichkeitsverteilung zu erstellen, diese beiden Variablen als statistisch unabhängig betrachten und daher "Summe normalverteilter Zufallsvariablen" verwenden?

http://en.wikipedia.org/wiki/Sum_of_normally_distributed_random_variables

Es scheint, dass ich die statistische Unabhängigkeit bestimmen muss, um zu entscheiden, wie die gemeinsame Wahrscheinlichkeitsverteilung berechnet werden soll. Es scheint jedoch auch, dass ich die gemeinsame Wahrscheinlichkeitsverteilung ausarbeiten muss, um die statistische Unabhängigkeit zu bestimmen.

Ich verstehe nicht, wie ich bestimmen soll, ob meine Variablen unabhängig sind oder nicht?

http://en.wikipedia.org/wiki/Statistical_independence#For_events

Nach meiner (begrenzten) Erfahrung gibt es zwei Wege: 1) Wenn Sie davon ausgehen, dass die Variablen gemeinsam normalverteilt sind, dann testen Sie, ob der Korrelationskoeffizient 0 ist. Das würde die Unabhängigkeit bestimmen. 2) Wenn Sie nicht bereit sind, dies anzunehmen, wird normalerweise die Unabhängigkeit basierend auf experimentellen Bedingungen behauptet (oder nicht) (gibt es einen möglichen Grund zu der Annahme, dass diese Signalstärken abhängig sein könnten?). Dies ist jedoch ein "weicher" Ansatz, kein formales Testen.
"Es scheint, dass ich die statistische Unabhängigkeit bestimmen muss, um zu entscheiden, wie ich die gemeinsame Wahrscheinlichkeitsverteilung ausarbeiten soll." Ja, „aber es scheint auch, dass ich die gemeinsame Wahrscheinlichkeitsverteilung ausarbeiten muss, um die statistische Unabhängigkeit zu bestimmen.“ Nein, was hat Sie auf diese Idee gebracht?

Antworten (1)

Angesichts Ihres Problems scheint es falsch zu sein, Unabhängigkeit anzunehmen, da Sie nicht wissen, ob sich der unbekannte Ort im Wesentlichen direkt neben Ihrem bekannten Ort oder auf der anderen Seite des Globus befindet. Da es sich um Gaussain handelt, können Sie die Summe als Summe korrelierter Gaußscher Zufallsvariablen modellieren. In diesem Fall würde Ihnen ein Rückschluss auf den Korrelationskoeffizienten einen Einblick geben, wie nahe die beiden Quellen beieinander liegen.