Variance (statistiques et probabilités) - Définition

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Variance d'un vecteur aléatoire

Si l'on définit X_{k\times 1} comme un vecteur aléatoire qui comporte k variables et Μ comme le vecteur des k espérances de X, on définit alors la variance comme:

Définition —  \Sigma_{k\times k} \equiv \operatorname{Var}[X_{k\times 1}]\equiv \mathbb{E}\left[(X_{k\times 1}-\Mu)(X_{k\times 1}-\Mu)'\right]

Il s'agit alors d'une matrice carrée de taille k, appelée matrice de variance-covariance, qui comporte sur sa diagonale les variances de chaque composante du vecteur aléatoire et en dehors de la diagonale les covariances. Cette matrice est symétrique et semi-définie positive ; elle est définie positive si et seulement si la seule combinaison linéaire certaine (c'est-à-dire presque sûrement constante) des composantes du vecteur aléatoire est celle dont tous les coefficients sont nuls.

On a les propriétés suivantes:

Propriété — Si V est une matrice carrée de taille k, \operatorname{Var}[V_{k\times k}X_{k\times 1}]=V\operatorname{Var}[X]V'

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