Пожалуйста, докажите, что если у нас есть две переменные (одинаковый размер выборки) и а дисперсия в больше, чем в , то сумма квадратов разностей (то есть квадратов евклидовых расстояний) между точками данных в также больше, чем что в...
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...
Есть ли слово, которое означает «обратная дисперсия»? То есть, если имеет высокую дисперсию, то X имеет низкую … ? Не заинтересованы в близком антониме (например, «соглашение» или «сходство»), но конкретно означают 1 / σ 2...
Это может быть простой вопрос для многих, но вот он: Почему дисперсия не определяется как разница между всеми значениями, следующими друг за другом, а не как разница между средними значениями? Это был бы более логичный выбор для меня, я думаю, что я, очевидно, наблюдаю за некоторыми недостатками....
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...
Я читаю эту заметку . На странице 2 говорится: «Какая разница в данных объясняется данной регрессионной моделью?» «Интерпретация регрессии - это среднее значение коэффициентов, а вывод - об их дисперсии». Я много раз читал о таких утверждениях. Почему нас волнует вопрос: «Сколько различий в данных...
Это более общий подход к проблеме, поставленной этим вопросом . После получения асимптотического распределения выборочной дисперсии мы можем применить метод Дельта, чтобы получить соответствующее распределение для стандартного отклонения. Пусть выборка размера из iid ненормальных случайных величин...
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...
Я страдаю от затемнения. Мне представили следующую картину, чтобы продемонстрировать компромисс смещения дисперсии в контексте линейной регрессии: Я вижу, что ни одна из двух моделей не подходит - «простая» не оценивает сложность отношения XY, а «сложная» просто переобучается, в основном, выучивая...
Я не знаю, спрашивалось ли об этом раньше, но я ничего не нашел по этому поводу. Мой вопрос заключается в том, может ли кто-нибудь предоставить хорошую справку, чтобы узнать, как получить долю дисперсии, объясняемой каждым из фиксированных и случайных факторов в модели смешанных...
Фон У меня есть переменная с неизвестным распределением. У меня есть 500 выборок, но я хотел бы продемонстрировать точность, с которой я могу вычислить дисперсию, например, доказать, что размер выборки 500 достаточен. Мне также интересно знать минимальный размер выборки, который потребуется для...
На этом сайте психометрии я читал, что [A] та глубокая дисперсия уровня является более фундаментальной концепцией, чем стандартное отклонение. Сайт на самом деле не объясняет, почему дисперсия должна быть более фундаментальной, чем стандартное отклонение, но она напомнила мне, что я читал некоторые...
Если имеет полный ранг, существует обратное к и мы получаем оценку наименьших квадратов: иХ Т Х β = ( Х Т Х ) - 1 х YXXXXTXXTXX^TXβ^=(XTX)−1XYβ^=(XTX)−1XY\hat\beta = (X^TX)^{-1}XYVar(β^)=σ2(XTX)−1Var(β^)=σ2(XTX)−1\operatorname{Var}(\hat\beta) = \sigma^2(X^TX)^{-1} Как мы можем интуитивно объяснить...
Проблема возникла раньше, но я хочу задать конкретный вопрос, который попытается получить ответ, который прояснит (и классифицирует) его: В «Асимптотике бедного человека» проводится четкое различие между (а) последовательность случайных величин, сходящаяся по вероятности к константе в отличие от...
Я провел анализ главных компонентов шести переменных , B , C , D , E и F . Если я правильно понимаю, необращенный ПК1 говорит мне, какая линейная комбинация этих переменных описывает / объясняет наибольшую дисперсию в данных, а ПК2 говорит мне, какая линейная комбинация этих переменных описывает...
Я публикую «ответ» на вопрос, который я задал здесь две недели назад: почему полезен Джефрис? Это действительно был вопрос (и я тоже не имел права публиковать комментарии в то время), поэтому я надеюсь, что это нормально: В приведенной выше ссылке обсуждается, что интересная особенность априорной...
Беспристрастная взвешенная дисперсия уже рассматривалась здесь и в других местах, но, похоже, все еще существует удивительная путаница. Похоже, что существует консенсус в отношении формулы, представленной в первой ссылке, а также в статье Википедии . Это также выглядит как формула, используемая R,...
В ходе дискуссии после недавнего вопроса о том, может ли стандартное отклонение превышать среднее значение, один вопрос был поднят кратко, но так и не получил полного ответа. Поэтому я спрашиваю это здесь. Рассмотрим набор из неотрицательных чисел где для . Не требуется, чтобы x_i был отличным, то...
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...