
单个随机变量的方差表示它分布的分散程度,两个随机变量的协方差就可以理解成它们一致的分散程度有多大(实在是不太好表达……)。
你知道相关系数是归一化后的协方差:,
而最优线性预测系数,
于是就有。
这可以理解成:如果X和Y完美相关,那么Y是X的几倍,Y的标准差就应该也是X的标准差的几倍。
但X和Y实际上相关系数只有,Y的标准差中与X相关的就只有这么多,那就用它打个折扣吧。
以上是非常感性的理解,要想严格证明,还是要推公式。

单个随机变量的方差表示它分布的分散程度,两个随机变量的协方差就可以理解成它们一致的分散程度有多大(实在是不太好表达……)。
你知道相关系数是归一化后的协方差:,
而最优线性预测系数,
于是就有。
这可以理解成:如果X和Y完美相关,那么Y是X的几倍,Y的标准差就应该也是X的标准差的几倍。
但X和Y实际上相关系数只有,Y的标准差中与X相关的就只有这么多,那就用它打个折扣吧。
以上是非常感性的理解,要想严格证明,还是要推公式。