Ковариация - это величина, используемая для измерения силы и направления линейных отношений между двумя переменными. Ковариация не измеряется, и поэтому ее часто трудно интерпретировать; при масштабировании по SD переменных он становится коэффициентом корреляции Пирсона.
... предполагая, что я могу расширить их знания об отклонениях интуитивно (интуитивно понимая «дисперсию» ) или сказав: это среднее расстояние между значениями данных и «средним» - и поскольку дисперсия находится в квадрате единицы, мы берем квадратный корень, чтобы сохранить единицы, и это...
Каковы основные различия между выполнением анализа главных компонентов (PCA) на матрице корреляции и ковариационной матрице? Они дают одинаковые
В продолжение этого вопроса: Как бы вы объяснили ковариацию тому, кто понимает только среднее? , который касается вопроса об объяснении ковариации для непрофессионала, поднял аналогичный вопрос в моей голове. Как объяснить статистику-новичку разницу между ковариацией и корреляцией ? Кажется, что...
Что такое ковариантность на простом языке и как она связана с терминами зависимости , корреляции и дисперсии-ковариантности относительно конструкций с повторными...
Я вижу, что многие алгоритмы машинного обучения работают лучше при средней отмене и выравнивании ковариации. Например, нейронные сети имеют тенденцию сходиться быстрее, а K-Means обычно дает лучшую кластеризацию с предварительно обработанными функциями. Я не вижу, что интуиция за этими этапами...
Я прочитал из своего учебника, что не гарантирует, что X и Y независимы. Но если они независимы, их ковариация должна быть 0. Я пока не мог придумать ни одного правильного примера; кто-то может предоставить...
Я думаю, что ответ должен быть да, но я все еще чувствую, что-то не так. В литературе должны быть общие результаты, кто-нибудь может мне
Меня интересует природа Σ−1Σ−1\Sigma^{-1} . Кто-нибудь может сказать что-то интуитивное о том, «Что Σ−1Σ−1\Sigma^{-1} говорит о данных?» Редактировать: Спасибо за ответы Пройдя несколько отличных курсов, я бы хотел добавить несколько моментов: Это мера информации, т. Е. xTΣ−1xxTΣ−1xx^T\Sigma^{-1}x...
Знаменатель (несмещенной) оценки дисперсии равен поскольку имеется наблюдений и оценивается только один параметр.n−1n−1n-1nnn V(X)=∑ni=1(Xi−X¯¯¯¯)2n−1V(X)=∑i=1n(Xi−X¯)2n−1 \mathbb{V}\left(X\right)=\frac{\sum_{i=1}^{n}\left(X_{i}-\overline{X}\right)^{2}}{n-1} Кроме того, мне интересно, почему...
При вычислении ковариационной матрицы образца гарантируется ли получение симметричной и положительно определенной матрицы? В настоящее время моя задача имеет выборку из 4600 векторов наблюдения и 24...
Я слышал, что частичные корреляции между случайными переменными можно найти, инвертировав ковариационную матрицу и взяв соответствующие ячейки из такой результирующей матрицы точности (этот факт упоминается в http://en.wikipedia.org/wiki/Partial_correlation , но без доказательства) , Почему это...
Предположим, у меня есть следующая модель Yя= ф( хя, θ ) + εяYязнак равное(Икся,θ)+εяy_i=f(x_i,\theta)+\varepsilon_i где , - вектор объясняющих переменных, - параметры нелинейной функции и , где естественно, матрица.Yя∈ RКYя∈рКy_i\in \mathbb{R}^KИксяИксяx_iθθ\thetaееfεя∼ N( 0 , Σ...
Я только что познакомился (смутно) с броуновской / дистанционной ковариацией / корреляцией . Это кажется особенно полезным во многих нелинейных ситуациях при тестировании на зависимость. Но это, кажется, не используется очень часто, хотя ковариация / корреляция часто используются для нелинейных /...
У меня есть несколько многовариантных наблюдений, и я хотел бы оценить плотность вероятности по всем переменным. Предполагается, что данные нормально распределены. При небольших количествах переменных все работает так, как я ожидал, но переход к большим числам приводит к тому, что ковариационная...
Если - случайный вектор, а - фиксированная матрица, кто-то может объяснить, почему A c o v [ A Z ] = A c o v [ Z ] A ⊤ .ZZ\mathbf {Z}AAAc o v [A Z ]=A c o v [ Z ] A⊤,соv[AZ]знак равноAсоv[Z]A⊤,\mathrm{cov}[A \mathbf {Z}]= A \mathrm{cov}[\mathbf...
У меня возникают проблемы при создании набора стационарных цветных временных рядов, учитывая их ковариационную матрицу (их спектральные плотности мощности (PSD) и спектральные плотности перекрестных мощностей (CSD)). Я знаю, что, учитывая два временных ряда и , я могу оценить их спектральные...
Если у нас есть 2 нормальные некоррелированные случайные величины то мы можем создать 2 коррелированные случайные величины с формулойИкс1, X2X1,X2X_1, X_2 Y= ρ X1+ 1 - ρ2-----√Икс2Y=ρX1+1−ρ2X2Y=\rho X_1+ \sqrt{1-\rho^2} X_2 и тогда у будет корреляция с .ρ X 1YYYρρ\rhoИкс1X1X_1 Может кто-нибудь...
В основном меня интересует, как применяются различные ковариационные структуры и как рассчитываются значения внутри этих матриц. Такие функции, как lme (), позволяют нам выбирать, какую структуру мы бы хотели, но я бы хотел знать, как они оцениваются. Рассмотрим модель линейных смешанных эффектов...
Если данные равны 1d, дисперсия показывает, насколько точки данных отличаются друг от друга. Если данные многомерны, мы получим ковариационную матрицу. Существует ли мера, которая дает единственное число, как точки данных отличаются друг от друга в целом для многомерных данных? Я чувствую, что уже...
Прежде всего, я не спрашиваю это: Почему нулевая корреляция не подразумевает независимость? Это решено (довольно красиво) здесь: /math/444408/why-does-zero-correlation-not-imply-independence Я спрашиваю об обратном ... скажем, две переменные полностью независимы друг от друга. Разве они не могли...