Антонім дисперсії

Чи є слово, яке означає «обернення дисперсії»? Тобто, якщо має велику дисперсію, то має низьку ? Ви не зацікавлені в близькому антонімі (наприклад, "угода" чи "схожість"), але конкретно в значенні ? $X$ $X$ $\dots$ $1/\sigma^2$

— Х'ю
джерело

Угода та подібність у будь-якому випадку в значній мірі передбачається, принаймні, в формальних визначеннях, для попарних та інших порівнянь. Однак це не виключає неофіційних розмов, наприклад, з низької дисперсії видно, що різні вимірювання, як правило, погоджуються

— Нік Кокс

Я додав [bayesian]тег, оскільки, як ви бачите з моєї відповіді та коментарів, відповідь тісно пов’язаний із статистикою Байєса, і його буде простіше знайти як тег.

— Тім

$1/\sigma^2$ називається точністю . Його часто можна згадати в посібниках з програмного забезпечення Bayesian для BUGS та JAGS , де він використовується як параметр для нормального розподілу замість дисперсії. Він став популярним, оскільки гамма може використовуватися як кон'югат попередньо для точності в нормальному розподілі, як помітили Kruschke (2014) та @Scortchi .

Kruschke, J. (2014). Проведення аналізу даних Bayes: Навчальний посібник з R, JAGS та Stan. Академічна преса, с. 454.

— Тім
джерело

(+1) Я не пам'ятаю, щоб бачити це поза цим контекстом, де було зручно говорити такі речі, як "додати точності попереднього та дані, щоб отримати точність заднього" та використовувати звичне розподіл гами як кон'югат, попередній для точності.

— Scortchi

Також поширений у багатоваріантних налаштуваннях, де точність стає оберненою коваріаційної матриці. (І знову ж таки, корисно як параметр для нормального розподілу, коли вам потрібен попередній кон'югат).

— Петро

Так, матриця точності дуже корисна при роботі з багатовимірними гауссами (як сказав @Peter), наприклад, формули для умовних розподілів простіші з точки зору матриць точності. Єпископ витрачає багато сторінок, описуючи, як це працює в Розділі 3 свого Розпізнавання образів та Машинного навчання , і це потім багато разів з’являється у всій книзі.

— амеба каже: Відновити Моніку