«covariance» etiketlenmiş sorular

Varsayalım ki ve kovaryans matrisleri var . Bu seçeneklerden hangisi aynı zamanda kovaryans matrisleridir?XXXYYY X+YX+YX+Y X2X2X^2 XYXYXY Bir şeyin bir kovaryans matrisi olması için tam olarak neyin gerekli olduğunu anlamakta biraz zorluk çekiyorum. Örneğin, ve doğru olması için o olması gerektiği anlamına geliyor. ; burada ve , diğer bazı rastgele …

12 covariance  covariance-matrix 

Bir kovaryans matrisinin yarı pozitif kesin olması gerektiği iyi bilinir, ancak bunun tersi doğru mu? Yani, her yarı pozitif belirli matris bir kovaryans matrisine karşılık geliyor mu?

12 covariance  matrix 

Bazı kümeleme teknikleri üzerinde çalışıyorum, burada belirli bir d-boyut vektörleri kümesi için çok değişkenli normal dağılım varsayıyorum ve örnek d-boyutlu ortalama vektörü ve örnek kovaryans matrisini hesaplıyorum. Sonra yeni, görünmeyen, d boyutlu bir vektörün bu kümeye ait olup olmadığına karar vermeye çalışırken mesafesini şu ölçü ile kontrol ediyorum: ( Xben- …

12 clustering  multivariate-analysis  covariance  covariance-matrix  matrix-inverse 

Birisi Greg'in yaptığı gibi gösterebilir, ancak daha ayrıntılı olarak, rastgele değişkenler nasıl bağımlı olabilir, ancak sıfır kovaryansa sahip olabilir mi? Greg, ben bir poster, bir daire kullanarak bir örnek verir burada . Birisi bu işlemi birkaç aşamada gösteren bir dizi adım kullanarak daha ayrıntılı olarak açıklayabilir mi? Ayrıca, psikolojiden bir …

12 random-variable  covariance  independence 

Çalışmamın arka planı : Sırasıyla P ( X | Y ) ve P ( Y | X ) ' den (ilgi değişkenleri) ve Y'yi örneklediğimiz Gibbs örneklemesinde , burada X ve Y , k boyutlu rastgele vektörlerdir. Sürecin genellikle iki aşamaya ayrıldığını biliyoruz:XXXYYYP( X| Y)P(X|Y)P(X|Y)P( Y| X)P(Y|X)P(Y|X)XXXYYYkkk Tüm örnekleri attığımız …

11 hypothesis-testing  covariance  covariance-matrix  gibbs 

33 değişken (sütun) tarafından açıklanan 717 gözlem (satır) oluşan bir veri kümesi var. Veriler, tüm değişkenlerin z-skorlaması ile standartlaştırılmıştır. Hiçbir iki değişken doğrusal olarak bağımlı değildir ( ). Ayrıca çok düşük varyanslı ( az ) tüm değişkenleri kaldırdım . Aşağıdaki şekilde karşılık gelen korelasyon matrisi gösterilmektedir (mutlak değerlerde).r = 1r=1r=10.10.10.1 …

11 matlab  factor-analysis  covariance  covariance-matrix 

Kovaryans matrisleri için "en iyi" metrikler nelerdir ve neden? Bana göre, Frobenius & c'nin uygun olmadığı ve açı parametrelerinin de sorunları var. Sezgisel olarak bu ikisi arasında bir uzlaşma isteyebilir, ancak akılda tutulması gereken başka yönler olup olmadığını ve belki de iyi kurulmuş standartları bilmek istiyorum. Ortak metriklerin kovaryans matrisleri …

11 covariance  metric 

Bir kovaryans matrisi var ve hiyerarşik kümeleme kullanarak (örneğin, bir kovaryans matrisi sıralamak için) değişkenleri kümelerine bölümlemek istiyorum .kn × nnxnn \times nkkk Değişkenler arasında tipik bir mesafe işlevi var mı (yani kare kovaryans matrisinin sütunları / satırları arasında)? Ya da daha fazlası varsa, konuyla ilgili iyi bir referans var …

11 clustering  covariance  distance-functions  distance 

Genelleştirilmiş Wishart Processes (GWP) hakkındaki bu makaleyi okuyorum . Kağıt, kareli üstel kovaryans fonksiyonunu kullanarak farklı rasgele değişkenler ( Gauss Süreci sonrasında ) arasındaki kovaryansları, yani . Daha sonra bu kovaryans matrisinin GWP'yi takip ettiğini söylüyor.K( x , x') = exp( - | ( x - x') |22 l2)K(x,x′)=exp⁡(−|(x−x′)|22l2)K(x,x') = …

11 machine-learning  normal-distribution  covariance  wishart  nonparametric-bayes 

Şu anda ECE lisans programımın temel istatistiklerinde finallerimi inceliyorum. Matematiği çoğunlukla azalttığımı düşünürken, sayıların gerçekte ne anlama geldiğini sezgisel olarak anlamıyorum. E [X] 'in, olasılıklarına göre ağırlıklandırılmış X'in tüm sonuçlarının "ağırlıklı ortalaması" olduğunu biliyorum. Var [X], E [X] 'in karesinden beklenen varyansı verir, bu yüzden bize dağılımın "bulanıklığı" hakkında bir …

11 mathematical-statistics  stochastic-processes  covariance  pdf 

İki bağımsız olmayan rasgele değişkenim olduğunu ve çok fazla "sinyal" kaybetmeden aralarındaki kovaryansı olabildiğince azaltmak istediğimi varsayarsak, ortalama merkezleme yardımcı olur mu? Ortalama merkezlemenin korelasyonu önemli bir faktör azalttığı bir yerde okudum, bu yüzden kovaryans için de aynısını yapması gerektiğini düşünüyorum.

11 correlation  covariance  random-vector 

İki rastgele değişkenin Kovaryansını daha iyi anlamaya ve onu düşünen ilk kişinin istatistiklerde rutin olarak kullanılan tanıma nasıl geldiğini anlamaya çalışıyordum. Daha iyi anlamak için wikipedia'ya gittim . Makaleden, için iyi aday ölçüsü veya miktarının aşağıdaki özelliklere sahip olması gerektiği görülmektedir:Co v ( X, Y)CÖv(X,Y)Cov(X,Y) İki rastgele değişken benzer olduğunda …

11 correlation  covariance 

Bir dağılımın kovaryansını paralel olarak hesaplıyorum ve dağıtılmış sonuçları tekil Gaussian'da birleştirmem gerekiyor. İkisini nasıl birleştiririm? Benzer şekilde dağıtılmış ve boyutlandırılmışlarsa, ikisi arasında doğrusal olarak enterpolasyon. Wikipedia kombinasyon için en altta bir forumla sağlıyor ancak doğru görünmüyor; aynı şekilde dağıtılmış iki dağılım aynı kovaryansa sahip olmalıdır, ancak sayfanın altındaki formül …

11 covariance  moments 

Bir akış yoluyla tek tek gelen veri noktaları üzerinde kayan bir pencere kullanarak artımlı bir gauss işlemi regresyonu uygulamak istiyorum. İzin Vermek dddgirdi uzayının boyutsallığını gösterir. Yani, her veri noktasıxbenxix_iyer alır elemanların sayısı.ddd sürgülü pencerenin boyutu olsun .nnn Tahminler yapmak için, bir gram matris tersini hesaplamak için gereken , k …

11 regression  covariance  gaussian-process  linear-algebra  online 

Önceki çalışmalardan biliyorum ki Var(A+B)=Var(A)+Var(B)+2Cov(A,B)Var(A+B)=Var(A)+Var(B)+2Cov(A,B)Var(A+B) = Var(A) + Var(B) + 2 Cov (A,B) Ancak bunun neden olduğunu anlamıyorum. Etkinin, A ve B yüksek oranda değiştiğinde varyansı 'yükseltmek' olacağını görebiliyorum. Yüksek derecede korelasyonlu iki değişkenten bir kompozit oluşturduğunuzda, A'dan yüksek gözlemler ile B'den yüksek gözlemler ve A'dan düşük gözlemler ile B'den …

10 variance  covariance  intuition