Как я понимаю, мы можем получить корреляцию путем нормализации ковариации с помощью уравнения ρi,j=cov(Xi,Xj)σiσjρi,j=cov(Xi,Xj)σiσj\rho_{i,j}=\frac{cov(X_i, X_j)}{\sigma_i \sigma_j} где - стандартное отклонениеXi.σi=E[(Xi−μi)2]−−−−−−−−−−−√σi=E[(Xi−μi)2]\sigma_i=\sqrt{E[(X_i-\mu_i)^2]}XiXiX_i Меня...
Каковы преимущества указания ковариационной структуры в GLM (вместо того, чтобы рассматривать все недиагональные элементы в ковариационной матрице как ноль)? Помимо отражения того, что каждый знает о данных, делает это улучшить качество посадки? повысить точность прогнозирования на удерживаемых...
Вопросов Зависит ли это от того, мелкое дерево или глубокое? Или мы можем сказать это независимо от глубины / уровня дерева? Почему уклон низкий и дисперсия высокая? Пожалуйста, объясните интуитивно и математически...
Насколько я понял, дистанционная корреляция - это надежный и универсальный способ проверить, существует ли связь между двумя числовыми переменными. Например, если у нас есть набор пар чисел: (x1, y1) (x2, y2) ... (xn, yn) мы можем использовать корреляцию расстояний, чтобы проверить, существует ли...
У меня есть блок GPS, который выводит измерение шума через ковариационную матрицу ΣΣ\Sigma : Σ=⎡⎣⎢σxxσyxσxzσxyσyyσyzσxzσyzσzz⎤⎦⎥Σ=[σxxσxyσxzσyxσyyσyzσxzσyzσzz]\Sigma = \left[\begin{matrix} \sigma_{xx} & \sigma_{xy} & \sigma_{xz} \\ \sigma_{yx} & \sigma_{yy} & \sigma_{yz} \\ \sigma_{xz} &...
Мне нужно «изучить» распределение двумерного гауссиана с несколькими выборками, но хорошая гипотеза о предыдущем распределении, поэтому я хотел бы использовать байесовский подход. Я определил свой предыдущий: P(μ)∼N(μ0,Σ0)P(μ)∼N(μ0,Σ0) \mathbf{P}(\mathbf{\mu}) \sim...
Я работал с взаимной информацией в течение некоторого времени. Но я нашел очень недавнюю меру в «мире корреляции», которую также можно использовать для измерения независимости распределения, так называемой «корреляции расстояний» (также называемой броуновской корреляцией):...
Я смотрел на страницу Википедии для корреляции расстояний, где она, кажется, характеризуется тем, как ее можно рассчитать. В то время как я мог делать вычисления, я изо всех сил пытаюсь получить, какие меры корреляции расстояния и почему вычисления выглядят, как они делают. Есть ли (или многие)...
Это небольшая проверка, пожалуйста, помогите мне понять, неправильно ли я понимаю эту концепцию и каким образом. У меня есть функциональное понимание корреляции, но я чувствую себя немного цепко, чтобы действительно уверенно объяснить принципы, лежащие в основе этого функционального понимания....
Мне нужно вывести аналитические выражения для автоковариантной функции γ(k)γ(k)\gamma\left(k\right) процесса ARMA (2,1), обозначенного как: yt=ϕ1yt−1+ϕ2yt−2+θ1ϵt−1+ϵtyt=ϕ1yt−1+ϕ2yt−2+θ1ϵt−1+ϵty_t=\phi_1y_{t-1}+\phi_2y_{t-2}+\theta_1\epsilon_{t-1}+\epsilon_t Итак, я знаю, что:...
Может ли кто-нибудь проиллюстрировать, как это делает Грег, но более подробно, как случайные величины могут зависеть, но иметь нулевую ковариацию? Грег, плакат здесь, приводит пример с использованием круга здесь . Может ли кто-нибудь объяснить этот процесс более подробно, используя...
Хорошо известно, что ковариационная матрица должна быть полуположительно определенной, однако верно ли обратное? То есть каждая полуположительная определенная матрица соответствует ковариационной...
Предположим , у меня есть ковариационной матрицы и . Какие из этих вариантов также являются ковариационными матрицами?YXXXYYY X+YX+YX+Y X2X2X^2 XYXYXY У меня возникли проблемы с пониманием того, что именно нужно для того, чтобы что-то было матрицей ковариации. Я предполагаю, что это означает, что,...
Я работаю над некоторыми методами кластеризации, где для данного кластера векторов d-размерности я предполагаю многомерное нормальное распределение и вычисляю выборочный средний вектор d-размерности и выборочную ковариационную матрицу. Затем, пытаясь решить, принадлежит ли новый, невидимый,...
У меня есть две случайные величины и .Y > 0X>0X>0X > 0Y>0Y>0Y > 0 Учитывая, что я могу оценить как я могу оценитьCov ( log ( X ) , log ( Y ) ) ?Cov(X,Y),Cov(X,Y),\text{Cov}(X, Y),Cov(log(X),log(Y))?Cov(log(X),log(Y))?\text{Cov}(\log(X),...
После zzk «s вопрос о его проблеме с негативным моделирования, я интересно , что параметризованные семейства распределений на положительной -мерном квадранте, , для которых матрица ковариаций может быть множество.рК+R+k\mathbb{R}_+^kΣΣ\Sigma Как обсуждалось с zzk , начиная с распределения в и...
Я читаю эту статью о обобщенных процессах Wishart (GWP). В статье вычисляются ковариации между различными случайными величинами (по гауссовскому процессу ) с использованием экспоненциальной ковариационной функции в квадрате, т. Е. . Затем говорится, что эта ковариационная матрица следует за GWP.К(...
Я вычисляю ковариацию распределения параллельно, и мне нужно объединить распределенные результаты в единственном гауссовском. Как мне совместить два? Линейная интерполяция между двумя почти работами, если они одинаково распределены и измерены. В Википедии внизу есть форумла для комбинации, но она...
В настоящее время я готовлюсь к выпускным экзаменам по базовой статистике для моего бакалавра ЕЭК. Хотя я думаю, что математика в основном не работает, мне не хватает интуитивного понимания, что на самом деле означают цифры (Преамбула: я буду использовать довольно небрежный язык). Я знаю, что E [X]...
У меня есть набор данных, который состоит из 717 наблюдений (строк), которые описываются 33 переменными (столбцами). Данные стандартизируются путем z-оценки всех переменных. Нет двух переменных линейно зависимых ( ). Я также удалил все переменные с очень низкой дисперсией (менее ). На рисунке ниже...