由相关系数定义ρ=E((Xi-Xi')(Xj-Xj')/sigma(i)sigma(j),其中sigma(i)是Xi的方差,X'是Xi的期望.将Xi全部正则化(就是通过平移和伸缩使期望为0,方差为1),不影响任何两个随机变量的相关系数
考虑所有相关系数的和
求和E(XiXj)=E((X1+X2+...+Xn)^2)-求和E(X^2)
上式是根据n个随机变量的和的平方展开得出.
又 E((X-X')^2)=E(X^2)-E(X‘^2)=E(X^2)=1,E((X1+X2+...+Xn)^2)>=0,
E(XiXj)>=-n
即n(n-1)ρ>=-n
就是原题要证的结论