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Für die Varianz einer Zufallsvariablen gilt: \(\quad\operatorname{Var}(X)=\left<X^2\right>-\left<X\right>^2=\left<X\cdot X\right>-\left<X\right>\cdot\left<X\right>\)
Für die Covarianz zweier Zufallsvariablen gilt: \(\quad\operatorname{Cov}(X;Y)=\left<X\cdot Y\right>-\left<X\right>\cdot\left<Y\right>\)
Wir müssen hier also 3 Erwartungswerte berechnen:$$p(X=1)=0,1+0,3+0,1=0,5$$$$p(X=2)=0,1+0,2+0,2=0,5$$$$\leadsto\left<X\right>=1\cdot0,5+2\cdot0,5=1,5$$$$p(Y=1)=0,1+0,1=0,2$$$$p(Y=2)=0,3+0,2=0,5$$$$p(Y=3)=0,1+0,2=0,3$$$$\leadsto\left<Y\right>=1\cdot0,2+2\cdot0,5+3\cdot0,3=2,1$$$$p(XY=1)=0,1$$$$p(XY=2)=0,3+0,1=0,4$$$$p(XY=3)=0,1$$$$p(XY=4)=0,2$$$$p(XY=6)=0,2$$$$\leadsto\left<XY\right>=1\cdot0,1+2\cdot0,4+3\cdot0,1+4\cdot0,2+6\cdot0,2=3,2$$
Damit erhalten wir als Kovarianz:$$\operatorname{Cov}(X;Y)=3,2-1,5\cdot2,1=0,05$$