Kowariancja jest wielkością używaną do pomiaru siły i kierunku liniowej zależności między dwiema zmiennymi. Kowariancja jest nieskalowana, a zatem często trudna do interpretacji; po skalowaniu przez SD zmiennych staje się współczynnikiem korelacji Pearsona.
... zakładając, że jestem w stanie poszerzyć swoją wiedzę na temat wariancji w intuicyjny sposób (intuicyjnie rozumiem „wariancję” ) lub mówiąc: Jest to średnia odległość wartości danych od „średniej” - i ponieważ wariancja jest kwadratowa jednostki, bierzemy pierwiastek kwadratowy, aby utrzymać te...
Jakie są główne różnice między przeprowadzaniem analizy składowych głównych (PCA) na macierzy korelacji a macierzą kowariancji? Czy dają takie same
W odpowiedzi na to pytanie, jak wyjaśniłbyś kowariancję komuś, kto rozumie tylko środek? , który dotyczy kwestii wyjaśniania kowariancji świeckim, przywołał podobne pytanie. Jak wyjaśnić statystykom różnicę między kowariancją a korelacją ? Wygląda na to, że oba odnoszą się do zmiany jednej...
Co to jest kowariancja w prostym języku i w jaki sposób jest ona powiązana ze strukturą zależności , korelacji i struktury wariancji-kowariancji w odniesieniu do schematów powtarzanych
Widzę, że wiele algorytmów uczenia maszynowego działa lepiej przy średnim anulowaniu i wyrównaniu kowariancji. Na przykład sieci neuronowe mają tendencję do szybszego konwergencji, a K-Means zazwyczaj zapewnia lepszą klastrowanie z wstępnie przetworzonymi funkcjami. Nie widzę intuicji za tymi...
Z podręcznika przeczytałem, że nie gwarantuje, że X i Y są niezależne. Ale jeśli są niezależni, ich kowariancja musi wynosić 0. Nie potrafiłem jeszcze wymyślić żadnego właściwego przykładu; czy ktoś mógłby to
Myślę, że odpowiedź powinna brzmieć „tak”, ale nadal czuję, że coś jest nie tak. W literaturze powinny być jakieś ogólne wyniki, czy ktoś mógłby mi
Jestem ciekawy natury Σ−1Σ−1\Sigma^{-1} . Czy ktoś może powiedzieć coś intuicyjnego na temat „Co Σ−1Σ−1\Sigma^{-1} mówi o danych?” Edytować: Dziękuję za odpowiedzi Po wzięciu świetnych kursów chciałbym dodać kilka punktów: Jest to miara informacji, tj. to ilość informacji wzdłuż kierunku x...
Mianownik (obiektywnego) estymatora wariancji jest ponieważ istnieje obserwacji i szacowany jest tylko jeden parametr.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} Z tego samego powodu zastanawiam...
Czy przy obliczaniu macierzy kowariancji próbki można uzyskać macierz symetryczną i dodatnią? Obecnie mój problem obejmuje próbkę 4600 wektorów obserwacyjnych i 24
Słyszałem, że częściowe korelacje między zmiennymi losowymi można znaleźć, odwracając macierz kowariancji i pobierając odpowiednie komórki z takiej wynikowej macierzy precyzji (fakt ten jest wspomniany w http://en.wikipedia.org/wiki/Partial_correlation , ale bez dowodu) . Dlaczego tak...
Załóżmy, że mam następujący model yi=f(xi,θ)+εiyi=f(xi,θ)+εiy_i=f(x_i,\theta)+\varepsilon_i where yi∈RKyi∈RKy_i\in \mathbb{R}^K , xixix_i is a vector of explanatory variables, θθ\theta is the parameters of non-linear function fff and εi∼N(0,Σ)εi∼N(0,Σ)\varepsilon_i\sim N(0,\Sigma), where...
Właśnie zostałem (niejasno) wprowadzony do kowariancji / korelacji odległości . Wydaje się to szczególnie przydatne w wielu sytuacjach nieliniowych, gdy testuje się zależność. Ale nie wydaje się, aby był używany bardzo często, chociaż kowariancja / korelacja są często stosowane w przypadku danych...
Mam wiele obserwacji na wielu odmianach i chciałbym ocenić gęstość prawdopodobieństwa dla wszystkich zmiennych. Zakłada się, że dane są zwykle dystrybuowane. Przy niskiej liczbie zmiennych wszystko działa tak, jakbym się spodziewał, ale przejście do większej liczby powoduje, że macierz kowariancji...
Jeśli jest losowym wektorem, a jest stałą macierzą, ktoś mógłby wyjaśnić, dlaczego A c o v [ A Z ] = A c o v [ Z ] A ⊤ .ZZ\mathbf {Z}AAAcov[AZ]=Acov[Z]A⊤.cov[AZ]=Acov[Z]A⊤.\mathrm{cov}[A \mathbf {Z}]= A \mathrm{cov}[\mathbf
Mam problem z wygenerowaniem zestawu stacjonarnych kolorowych szeregów czasowych, biorąc pod uwagę ich macierz kowariancji (ich gęstości widmowe mocy (PSD) i gęstości widmowe mocy krzyżowej (CSD)). Wiem, że biorąc pod uwagę dwie serie czasowe i , mogę oszacować ich gęstość widmową mocy (PSD) i...
Jeśli mamy 2 normalne, nieskorelowane zmienne losowe , możemy utworzyć 2 skorelowane zmienne losowe o wzorzeX1,X2X1,X2X_1, X_2 Y= ρ X1+ 1 - ρ2)-----√X2)Y=ρX1+1−ρ2X2Y=\rho X_1+ \sqrt{1-\rho^2} X_2 i następnie będzie miał korelacji z .ρ X 1YYYρρ\rhoX1X1X_1 Czy ktoś może wyjaśnić, skąd pochodzi ta...
Zasadniczo zastanawiam się, w jaki sposób wymuszane są różne struktury kowariancji i jak obliczane są wartości w tych macierzach. Funkcje takie jak lme () pozwalają nam wybrać, którą strukturę chcielibyśmy, ale chciałbym wiedzieć, jak są szacowane. Rozważ liniowy model efektów mieszanych...
Jeśli dane mają wartość 1d, wariancja pokazuje stopień, w jakim punkty danych różnią się od siebie. Jeśli dane są wielowymiarowe, otrzymamy macierz kowariancji. Czy istnieje miara, która podaje pojedynczą liczbę różnic między punktami danych w przypadku danych wielowymiarowych? Wydaje mi się, że...
Mam urządzenie GPS, które wyprowadza pomiar hałasu za pomocą macierzy kowariancji :ΣΣ\Sigma Σ = ⎡⎣⎢σx xσyxσx zσx yσyyσyzσx zσyzσzz⎤⎦⎥Σ=[σxxσxyσxzσyxσyyσyzσxzσyzσzz]\Sigma = \left[\begin{matrix} \sigma_{xx} & \sigma_{xy} & \sigma_{xz} \\ \sigma_{yx} & \sigma_{yy} & \sigma_{yz} \\ \sigma_{xz} &...