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]...
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...
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(...
У меня есть ковариационная матрица и я хочу разделить переменные на k кластеров, используя иерархическую кластеризацию (например, для сортировки ковариационной матрицы).n × nn×nn \times nКkk Существует ли типичная функция расстояния между переменными (то есть между столбцами / строками квадратной...
Каковы «лучшие» метрики для ковариационных матриц и почему? Мне ясно, что Frobenius и c не подходят, и у параметризации угла тоже есть свои проблемы. Интуитивно можно хотеть компромисса между этими двумя, но я также хотел бы знать, есть ли другие аспекты, о которых следует помнить, и, возможно,...
Я пытаюсь понять всю разницу / стандартную ошибку временного ряда финансовых доходов, и я думаю, что застрял. У меня есть серия ежемесячных данных о возврате запасов (назовем их ), которая имеет ожидаемое значение 1,00795 и дисперсию 0,000228 (стандартное отклонение составляет 0,01512). Я пытаюсь...
При расчете стандартной ошибки коэффициента регрессии, мы не учитываем хаотичности в конструкции матрице . Например, в OLS мы вычисляем какИксИксXвар ( β^)вар(β^)\text{var}(\hat{\beta})вар ( ( XTИкс)- 1ИксTY) = σ2( ХTИкс)- 1вар((ИксTИкс)-1ИксTY)знак равноσ2(ИксTИкс)-1\text{var}((X^TX)^{-1}X^TY) =...
Предположим, что скалярная случайная величина принадлежит семейству вектор-параметров с pdfXXX fX(x|θ)=h(x)exp(∑i=1sηi(θ)Ti(x)−A(θ))fX(x|θ)=h(x)exp(∑i=1sηi(θ)Ti(x)−A(θ)) f_X(x|\boldsymbol \theta) = h(x) \exp\left(\sum_{i=1}^s \eta_i({\boldsymbol \theta}) T_i(x) - A({\boldsymbol \theta}) \right)...
Учитывая случайную величину , что означает среднее значение и дисперсию G = 1Y= Eх р ( λ )Y=Exp(λ)Y = Exp(\lambda) ?G = 1YG=1YG=\dfrac{1}{Y} Я смотрю на обратное гамма-распределение, но среднее значение и дисперсия определены только для и α > 2 соответственно ...α > 1α>1\alpha>1α >...
Я пытался лучше понять Ковариацию двух случайных переменных и понять, как первый человек, который об этом подумал, пришел к определению, которое обычно используется в статистике. Я пошел в Википедию, чтобы понять это лучше. Из статьи видно, что хороший показатель-кандидат или величина для должны...
Кристофер Бишоп пишет в своей книге « Распознавание образов и машинное обучение», доказывая, что каждый последовательный главный компонент максимизирует дисперсию проекции в одно измерение после того, как данные были спроецированы в ортогональное пространство для ранее выбранных компонентов. Другие...
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...
Я хочу реализовать постепенную гауссовскую регрессию процесса, используя скользящее окно над точками данных, которое приходит один за другим через поток. Пусть обозначает размерность входного пространства. Итак, каждая точка данных имеет количество элементов.dddxixix_iddd Пусть будет размером...
Я знаю, что мы используем чтобы оценить дисперсия популяции. Я помню видео из Академии Хана, где указанная интуиция заключалась в том, что наше предполагаемое среднее значение, вероятно, немного отличается от фактического, поэтому расстоянияxi- ˉ x на самом деле будут больше, поэтому мы делим на...
Netflix использовал свои предложения на основе предоставленных пользователем оценок других фильмов / шоу. Эта рейтинговая система имела пять звезд. Теперь Netflix позволяет пользователям нравится / не нравится (большие пальцы вверх / вниз) фильмы / шоу. Они утверждают, что фильмы легче оценивать....
Если мы рассмотрим полноценное дерево решений (т.е. дерево необрезанных решений), оно имеет высокую дисперсию и низкое смещение. Мешки и случайные леса используют эти модели высокой дисперсии и агрегируют их, чтобы уменьшить дисперсию и, таким образом, повысить точность прогнозирования. И Мешки, и...
На стр. 34 введения в статистическое обучение : \newcommand{\Var}{{\rm Var}} Хотя математическое доказательство выходит за рамки данной книги, можно показать , что ожидаемый тест MSE для заданного значения x0x0x_0 , всегда можно разложить на сумму три основных величин: дисперсия в...
Кажется, что-то в нашем человеческом понимании создает трудности для интуитивного понимания идеи дисперсии. В узком смысле ответ немедленен: квадрат отбрасывает нас от нашего рефлексивного понимания. Но это только дисперсия, которая представляет проблемы, или это вся идея распространения в данных?...
Я только что узнал о концепции начальной загрузки, и возникла наивная проблема: если мы всегда можем генерировать многочисленные примеры начальной загрузки наших данных, зачем вообще пытаться получить больше «реальных» данных? Я думаю, что у меня есть объяснение, пожалуйста, скажите мне, если я...
Предпосылки моего исследования : В выборках Гиббса , где мы образец (переменные интересы) и из и соответственно, где и являются - мерными случайными векторами. Мы знаем, что процесс обычно делится на два этапа:XXXYYYP(X|Y)P(X|Y)P(X|Y)P(Y|X)P(Y|X)P(Y|X)XXXYYYkkk Период выгорания, где мы отбрасываем...