{"title":"Korrelation: Zusatzinfo I","body":"<STRONG>Korrelation<\/STRONG>\nIn der Statistik ist die Korrelation die auf die Varianz normierte <I>Kovarianz<\/I>. Werden zwei Variablen <I>x<\/I>(<I>t<\/I>) und <I>y<\/I>(<I>t<\/I>) zu verschiedenen Zeiten gemessen, so ist mit deren Mittelwerten <BR><\/BR>\n<br>\n\n<img SRC='\/lexika\/images\/neuro\/fff542.jpg' WIDTH='156' HEIGHT='33'><br>\nund <BR><\/BR>\n<br>\n\n<img SRC='\/lexika\/images\/neuro\/fff543.jpg' WIDTH='154' HEIGHT='32'><br>\ndie <I>Kovarianz<\/I> als <BR><\/BR>\n<br>\n\n<img SRC='\/lexika\/images\/neuro\/fff544.jpg' WIDTH='381' HEIGHT='33'><br>\n<P>definiert. <\/P>\nMit den Varianzen <BR><\/BR>\n<br>\n\n<img SRC='\/lexika\/images\/neuro\/fff545.jpg' WIDTH='249' HEIGHT='34'><br>\nund <BR><\/BR>\n<br>\n\n<img SRC='\/lexika\/images\/neuro\/fff546.jpg' WIDTH='248' HEIGHT='32'><br>\ndefiniert man die Korrelation dann als <BR><\/BR>\n<br>\n\n<img SRC='\/lexika\/images\/neuro\/fff547.jpg' WIDTH='191' HEIGHT='27'><br>\n<P>Sind <I>x<\/I> und <I>y<\/I> verschieden, so spricht man auch von der Kreuzkovarianz bzw. der Kreuzkorrelation. Sind <I>x<\/I> und <I>y<\/I> identisch, so nennt man die entsprechenden Gr&#246;&#223;en Autokovarianz und Autokorrelation.<\/P>"}