Запитання з тегом «covariance»

Припустимо , у мене є ковариационной матриці XXX і YYY . Які з цих варіантів є також коваріаційними матрицями? X+YX+YX+Y X2X2X^2 XYXYXY У мене є проблеми з розумінням того, що саме потрібно, щоб щось було коваріаційною матрицею. Я припускаю, що мається на увазі, що, наприклад, якщо X=cov(X1, X2)X=cov⁡(X1,X2)X=\operatorname{cov}(X_1,X_2) і Y= …

12 covariance  covariance-matrix 

Загальновідомо, що матриця коваріації повинна бути напівпозитивно визначеною, однак чи справжнє зворотне? Тобто, чи відповідає кожна напівпозитивна певна матриця коваріаційній матриці?

12 covariance  matrix 

Я працюю над деякими методами кластеризації, де для заданого кластера d-розмірних векторів я припускаю багатоваріантне нормальне розподіл і обчислюю вибірковий d-розмірний середній вектор та матрицю коваріації вибірки. Тоді, намагаючись вирішити, чи належить новий, невидимий, d-мірний вектор до цього кластеру, я перевіряю його відстань за допомогою цієї міри: (Xi−μ^X)′σ^−1X(Xi−μ^X)>B0.95(p2,−p2)(Xi−μ^X)′σ^X−1(Xi−μ^X)>B0.95(p2,−p2)\left(X_i-\hat{\mu}_X\right)'\hat{\sigma}_X^{-1}\left(X_i-\hat{\mu}_X\right)>B_{0.95}\left(\frac{p}{2},\frac{-p}{2}\right) Що вимагає …

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

Чи може хтось проілюструвати, як це робить Грег, але більш детально, як випадкові змінні можуть залежати, але мають нульову коваріацію? Грег, тут плакат, наводить приклад, використовуючи тут коло . Чи може хтось пояснити цей процес більш детально, використовуючи послідовність етапів, які ілюструють процес на декількох етапах? Крім того, якщо ви …

12 random-variable  covariance  independence 

Передумови мого дослідження : У вибірці Гіббса, де ми відбираємо (змінну інтересів) і з і відповідно, де і - -вимірні випадкові вектори. Ми знаємо, що процес зазвичай розбивається на два етапи:Y P ( X | Y ) P ( Y | X ) X Y kXXXYYYP(X|Y)P(X|Y)P(X|Y)P(Y|X)P(Y|X)P(Y|X)XXXYYYkkk Період згоряння, де ми …

11 hypothesis-testing  covariance  covariance-matrix  gibbs 

У мене є набір даних, який складається з 717 спостережень (рядків), які описуються 33 змінними (стовпцями). Дані стандартизуються за допомогою z-оцінка всіх змінних. Немає двох змінних лінійно залежних ( ). Я також видалив усі змінні з дуже низькою дисперсією (менше ). На малюнку нижче показана відповідна кореляційна матриця (в абсолютних …

11 matlab  factor-analysis  covariance  covariance-matrix 

Які "найкращі" показники для матриць коваріації та чому? Мені зрозуміло, що Frobenius & c не підходять, і параметризації кутів також мають свої проблеми. Інтуїтивно можна отримати компроміс між цими двома, але я також хотів би знати, чи є інші аспекти, які слід пам’ятати і, можливо, добре встановлені стандарти. Загальні показники …

11 covariance  metric 

Я маю коваріаційну матрицю і хочу розділити змінні на кластери за допомогою ієрархічної кластеризації (наприклад, для сортування матриці коваріації).kn × nн×нn \times nккk Чи існує типова функція відстані між змінними (тобто між стовпцями / рядками матриці квадратної коваріації)? Або якщо їх більше, чи є хороша довідка по темі?

11 clustering  covariance  distance-functions  distance 

Я читаю цей документ про Узагальнені процеси Вішарта (GWP). У роботі обчислюються коваріації між різними випадковими змінними (за Гауссовим процесом ) за допомогою функції експоненціальної коваріації у квадраті, тобто . Потім йдеться про те, що ця матриця коваріації слідує за GWP.K(x,x′)=exp(−|(x−x′)|22l2)K(x,x′)=exp⁡(−|(x−x′)|22l2)K(x,x') = \exp\left(-\frac{|(x-x')|^2}{2l^2}\right) Я думав, що коваріаційна матриця, обчислена з …

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

В даний час я навчаюсь для мого фіналу базової статистики для свого бакалавра ЄЕК. Хоча я думаю, що в мене математика здебільшого знижена, мені не вистачає інтуїтивного розуміння того, що насправді означають цифри. (Преамбула: Я буду використовувати досить неохайну мову). Я знаю, що E [X] є "середньозваженим" для всіх результатів …

11 mathematical-statistics  stochastic-processes  covariance  pdf 

Якщо припустити, що у мене є дві незалежні випадкові величини, і я хочу максимально зменшити коваріацію між ними, не втрачаючи занадто багато "сигналу", чи означає центринг допомогу? Я десь читав, що середнє центрування зменшує кореляцію на значний фактор, тому я думаю, що це повинно зробити те ж саме для коваріації.

11 correlation  covariance  random-vector 

Я намагався краще зрозуміти коваріацію двох випадкових змінних і зрозуміти, як перша людина, яка думала про це, дійшла до визначення, яке звичайно використовується в статистиці. Я пішов у вікіпедію, щоб краще зрозуміти це. Зі статті виходить, що хороший показник або кількість кандидата для повинен мати такі властивості:Cov(X,Y)Cov(X,Y)Cov(X,Y) Це має бути …

11 correlation  covariance 

Я обчислюю паралельно коваріацію розподілу, і мені потрібно поєднувати розподілені результати в сингулярному гауссі. Як поєднати ці два? Лінійна інтерполяція між цими двома майже працює, якщо вони однаково розподілені та розміри. Вікіпедія пропонує форуми внизу для комбінації, але це не здається правильним; два однаково розподілених розподіли повинні мати однакову коваріацію, …

11 covariance  moments 

Я хочу здійснити поступову регресію процесу гауса, використовуючи розсувне вікно над точками даних, які надходять по черзі через потік. Дозволяє гddпозначають розмірність вхідного простору. Отже, кожен пункт даниххixix_i має гdd кількість елементів. Дозволяє нnn бути розміром розсувного вікна. Для того, щоб робити прогнози, мені потрібно обчислити зворотну грамматрицю КKK, де …

11 regression  covariance  gaussian-process  linear-algebra  online 

Я знаю з попередніх досліджень, що 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) Однак я не розумію, чому це так. Я бачу, що ефектом буде «підштовхувати» дисперсію, коли A і B коварі сильно. Має сенс, що коли ви створюєте композит із двох сильно корельованих змінних, ви, як правило, …

10 variance  covariance  intuition