«covariance» etiketlenmiş sorular

Kovaryans matrisleri (güç spektral yoğunlukları (PSD'ler) ve çapraz güç spektral yoğunlukları (CSD'ler)) göz önüne alındığında bir dizi sabit renkli zaman serisi oluşturmakta sorun yaşıyorum. İki zaman serisi ve , güç spektral yoğunluklarını (PSD'ler) ve çapraz spektral yoğunluklarını (CSD'ler) ve Matlabda fonksiyonları, PSD'ler ve CSDs vb kovaryans matrisi oluşturan: yI(t)yI(t)y_{I}(t)yJ(t)yJ(t)y_{J}(t)psd()csd()C(f)=(PII(f)PJI(f)PIJ(f)PJJ(f)),C(f)=(PII(f)PIJ(f)PJI(f)PJJ(f)), \mathbf{C}(f) …

20 time-series  sampling  algorithms  simulation  covariance 

2 normal, ilişkisiz rastgele değişkenimiz ise, formülle ilişkili 2 rasgele değişken oluşturabilirizX1,X2X1,X2X_1, X_2 Y=ρX1+1−ρ2−−−−−√X2Y=ρX1+1−ρ2X2Y=\rho X_1+ \sqrt{1-\rho^2} X_2 ve sonra bir korelasyon olacak ile .ρ X 1YYYρρ\rhoX1X1X_1 Birisi bu formülün nereden geldiğini açıklayabilir mi?

19 correlation  normal-distribution  covariance 

Temel olarak merak ettiğim şey, farklı kovaryans yapılarının nasıl uygulandığı ve bu matrislerin içindeki değerlerin nasıl hesaplandığıdır. Lme () gibi işlevler, hangi yapıyı istediğimizi seçmemize izin verir, ancak nasıl hesaplandıklarını bilmek isterim. doğrusal karma efektleri düşünün .Y= Xβ+ Zu + ϵY=Xβ+Zu+εY=X\beta+Zu+\epsilon Burada ve ϵ d ∼ N ( 0 , …

19 mixed-model  random-effects-model  covariance  covariance-matrix 

Veriler 1d ise, varyans veri noktalarının birbirinden ne kadar farklı olduğunu gösterir. Veriler çok boyutluysa, bir kovaryans matrisi alırız. Çok boyutlu veriler için veri noktalarının genel olarak birbirinden ne kadar farklı olduğunu gösteren bir ölçü var mı? Zaten birçok çözüm olabileceğini hissediyorum, ancak bunları aramak için kullanılacak doğru terimden emin …

17 variance  covariance  covariance-matrix 

Her şeyden önce şunu sormuyorum: Sıfır korelasyon neden bağımsızlık anlamına gelmez? Burada (oldukça güzel) burada ele alınmaktadır : /math/444408/why-does-zero-correlation-not-imply-independence Sorduğum şey tam tersi ... iki değişkenin birbirinden tamamen bağımsız olduğunu söyleyin. Kazayla küçük bir korelasyonları olamaz mı? Olmamalı mıydı ... bağımsızlık ÇOK KÜÇÜK korelasyonu ima eder mi?

16 correlation  mathematical-statistics  covariance  independence 

Ben ölçümü yoluyla kovaryans matrisi bir gürültü çıkaran bir GPS ünitesi var :ΣΣ\Sigma Σ=⎡⎣⎢σxxσyxσxzσxyσyyσyzσxzσyzσzz⎤⎦⎥Σ=[σxxσxyσxzσyxσyyσyzσxzσyzσzz]\Sigma = \left[\begin{matrix} \sigma_{xx} & \sigma_{xy} & \sigma_{xz} \\ \sigma_{yx} & \sigma_{yy} & \sigma_{yz} \\ \sigma_{xz} & \sigma_{yz} & \sigma_{zz} \end{matrix}\right] ( dahil ancak bir saniye göz ardı edelim.)ttt Bir başkasına her yöndeki doğruluğun ( ) bir …

16 covariance  measurement-error  uncertainty 

Birkaç değişkenli bir iki değişkenli gauss dağılımını "öğrenmeliyim", ancak önceki dağıtımda iyi bir hipotez var, bu yüzden bayes yaklaşımını kullanmak istiyorum. tanımladım: P(μ)∼N(μ0,Σ0)P(μ)∼N(μ0,Σ0) \mathbf{P}(\mathbf{\mu}) \sim \mathcal{N}(\mathbf{\mu_0},\mathbf{\Sigma_0}) μ0=[00] Σ0=[160027]μ0=[00] Σ0=[160027] \mathbf{\mu_0} = \begin{bmatrix} 0 \\ 0 \end{bmatrix} \ \ \ \mathbf{\Sigma_0} = \begin{bmatrix} 16 & 0 \\ 0 & 27 \end{bmatrix} …

15 distributions  bayesian  estimation  covariance  posterior 

Bir GLM'de bir kovaryans yapısının belirtilmesinin faydaları nelerdir (kovaryans matrisindeki diyagonal olmayan tüm girişleri sıfır olarak değerlendirmek yerine)? Verilerin bildiklerini yansıtmanın yanı sıra, uyum iyiliği artırmak? Bekletilen verilerde öngörme doğruluğu artırılsın mı? kovaryansın boyutunu tahmin etmemize izin verir mi? Kovaryans yapısının uygulanmasının maliyeti nedir? Yapar algoritmaları için hesaplama komplikasyonları eklemek? …

15 generalized-linear-model  covariance 

Anladığım kadarıyla, denklemi kullanarak kovaryansı normalleştirerek korelasyon elde edebiliriz ρi,j=cov(Xi,Xj)σiσjρi,j=cov(Xi,Xj)σiσj\rho_{i,j}=\frac{cov(X_i, X_j)}{\sigma_i \sigma_j} burada σi=E[(Xi−μi)2]−−−−−−−−−−−√σi=E[(Xi−μi)2]\sigma_i=\sqrt{E[(X_i-\mu_i)^2]} ait standart sapmaXiXiX_i. Endişem, standart sapma sıfıra eşitse? Sıfır olamayacağını garanti eden herhangi bir koşul var mı? Teşekkürler.

15 correlation  standard-deviation  covariance 

Sorular Ağacın sığ mı yoksa derin mi olduğuna bağlı mı? Yoksa ağacın derinliğine / seviyesine bakılmaksızın bunu söyleyebilir miyiz? Önyargı neden düşük ve varyans yüksek? Lütfen sezgisel ve matematiksel olarak açıklayınız

15 machine-learning  variance  covariance  cart  bias 

Eğer ve vardır bunu nasıl gösterebileceklerini sadece iki olası durumları alabilir iki rasgele değişkenler, bağımsızlığını ima? Bu tür bağımsızlık anlamına gelmediği gün öğrendiklerime ters düşüyor ...XXXYYYCov(X,Y)=0Cov(X,Y)=0Cov(X,Y) = 0Cov(X,Y)=0Cov(X,Y)=0Cov(X,Y) = 0 İpucu , olası durumlar olarak ve ile başlayıp oradan genelleme söylüyor. Ve bunu yapabilirim ve gösterebilirim , ama bu bağımsızlık …

14 covariance  independence 

Bu biraz bağırsak kontrolü, lütfen bu kavramı yanlış anlayıp anlamadığımı görmem için bana yardım et. İşlevsel bir korelasyon anlayışım var ama bu fonksiyonel anlayışın arkasındaki ilkeleri gerçekten güvenle açıklamak için pipetleri biraz kavramış hissediyorum. Anladığım kadarıyla, istatistiksel korelasyon (terimin daha genel kullanımının aksine), iki sürekli değişkeni ve bunların nasıl yükselme …

14 correlation  categorical-data  covariance 

Ben tarafından belirtilen bir ARMA (2,1) sürecinin otokovaryans işlevi için analitik ifadeler türetmek gerekir γ(k)γ(k)\gamma\left(k\right): 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 Yani, biliyorum: γ(k)=E[yt,yt−k]γ(k)=E[yt,yt−k]\gamma\left(k\right) = \mathrm{E}\left[y_t,y_{t-k}\right] böylece yazabilirim: γ(k)=ϕ1E[yt−1yt−k]+ϕ2E[yt−2yt−k]+θ1E[ϵt−1yt−k]+E[ϵtyt−k]γ(k)=ϕ1E[yt−1yt−k]+ϕ2E[yt−2yt−k]+θ1E[ϵt−1yt−k]+E[ϵtyt−k]\gamma\left(k\right) = \phi_1 \mathrm{E}\left[y_{t-1}y_{t-k}\right]+\phi_2 \mathrm{E}\left[y_{t-2}y_{t-k}\right]+\theta_1 \mathrm{E}\left[\epsilon_{t-1}y_{t-k}\right]+\mathrm{E}\left[\epsilon_{t}y_{t-k}\right] Daha sonra, otokovaryans fonksiyonunun analitik versiyonunu türetmek için, ben yerine değerlerine ihtiyaç kkk ı tümü için geçerli olan bir özyinelemeye elde …

13 time-series  covariance  autocorrelation  arma 

İki rastgele değişkenim var ve Y > 0 .X>0X>0X > 0Y>0Y>0Y > 0 Ben tahmin edebilir düşünülürse ben tahmin edebilir nasıl Cov ( 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), \log(Y))?

12 data-transformation  covariance  random-variable 

Aşağıdaki zzk 'ın sorusu negatif simülasyonları ile yaptığı problem üzerinde, ben, pozitif k boyutlu kadran üzerindeki dağılımları parametrized aileleri ne merak ediyorum kovaryans matrisi kendisi için seti olabilir. ΣRk+R+k\mathbb{R}_+^kΣΣ\Sigma Zzk ile tartışıldığı gibi , üzerindeki bir dağılımdan başlayıp doğrusal dönüşümünü uygulamak işe yaramaz. x⟶ Σ 1 / 2 (X-μ)+μRk+R+k\mathbb{R}_+^kX⟶Σ1/2(X−μ)+μX⟶Σ1/2(X−μ)+μX \longrightarrow\Sigma^{1/2} …

12 distributions  multivariate-analysis  covariance