Kovarian adalah jumlah yang digunakan untuk mengukur kekuatan dan arah hubungan linear antara dua variabel. Kovarians tidak berskala, & karenanya seringkali sulit ditafsirkan; ketika diskalakan oleh variabel SD, itu menjadi koefisien korelasi Pearson.
... dengan asumsi bahwa saya dapat menambah pengetahuan mereka tentang varians secara intuitif ( Memahami "varians" secara intuitif ) atau dengan mengatakan: Ini adalah jarak rata-rata dari nilai data dari 'rata-rata' - dan karena varians berada dalam kuadrat unit, kami mengambil akar kuadrat untuk...
Apa perbedaan utama antara melakukan analisis komponen utama (PCA) pada matriks korelasi dan pada matriks kovarians? Apakah mereka memberikan hasil yang
Menindaklanjuti pertanyaan ini, Bagaimana Anda menjelaskan kovarians kepada seseorang yang hanya mengerti maksudnya? , yang membahas masalah menjelaskan kovarians kepada orang awam, mengemukakan pertanyaan serupa di benak saya. Bagaimana orang menjelaskan kepada orang baru tentang perbedaan antara...
Apa itu kovarians dalam bahasa sederhana dan bagaimana kaitannya dengan istilah dependensi , korelasi , dan struktur varians-kovarian sehubungan dengan desain tindakan
Saya melihat bahwa banyak algoritma pembelajaran mesin bekerja lebih baik dengan pembatalan rata-rata dan penyamaan kovarian. Sebagai contoh, Neural Networks cenderung lebih cepat konvergen, dan K-Means umumnya memberikan pengelompokan yang lebih baik dengan fitur-fitur yang sudah diproses...
Saya membaca dari buku teks saya bahwa tidak menjamin X dan Y independen. Tetapi jika mereka independen, kovarian mereka harus 0. Saya belum bisa memikirkan contoh yang tepat; bisakah seseorang
Saya kira jawabannya harus ya, tetapi saya masih merasa ada sesuatu yang tidak benar. Seharusnya ada beberapa hasil umum dalam literatur, ada yang bisa membantu
Saya ingin tahu tentang sifat . Adakah yang bisa mengatakan sesuatu yang intuitif tentang "Apa yang dikatakan tentang data?"Σ−1Σ−1\Sigma^{-1}Σ−1Σ−1\Sigma^{-1} Sunting: Terima kasih atas balasannya Setelah mengikuti beberapa kursus hebat, saya ingin menambahkan beberapa poin: Ini adalah ukuran...
Penyebut penduga varians (tidak bias) adalah n−1n−1n-1 karena ada nnn pengamatan dan hanya satu parameter yang diperkirakan. 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} Dengan cara yang sama saya...
Ketika menghitung matriks kovarians sampel, adakah yang dijamin mendapatkan matriks simetris dan pasti positif? Saat ini masalah saya memiliki sampel 4600 vektor pengamatan dan 24
Saya mendengar bahwa korelasi parsial antara variabel acak dapat ditemukan dengan membalikkan matriks kovarians dan mengambil sel yang sesuai dari matriks presisi yang dihasilkan (fakta ini disebutkan dalam http://en.wikipedia.org/wiki/Partial_correlation , tetapi tanpa bukti) . Mengapa...
Misalkan saya memiliki model berikut ysaya= f( xsaya, θ ) + εsayayi=f(xi,θ)+εiy_i=f(x_i,\theta)+\varepsilon_i di mana ysaya∈ RKysaya∈RKy_i\in \mathbb{R}^K , xsayaxsayax_i adalah vektor dari variabel penjelas, θθ\theta adalah parameter fungsi non-linear fff dan εsaya∼ N( 0 , Σ...
Saya baru saja diperkenalkan (samar-samar) ke brown / kovarians jarak / korelasi . Tampaknya sangat berguna dalam banyak situasi non-linear, ketika menguji ketergantungan. Tetapi sepertinya tidak sering digunakan, meskipun kovarians / korelasi sering digunakan untuk data non-linear / kacau. Itu...
Saya memiliki sejumlah pengamatan multivariat dan ingin mengevaluasi kepadatan probabilitas di semua variabel. Diasumsikan bahwa data terdistribusi secara normal. Pada jumlah variabel yang rendah semuanya berfungsi seperti yang saya harapkan, tetapi pindah ke jumlah yang lebih besar menghasilkan...
Jika adalah vektor acak dan adalah matriks tetap, dapatkah seseorang menjelaskan mengapaZZ\mathbf {Z}SEBUAHSEBUAHAc o v [A Z ]=A c o v [ Z ] A⊤.cHaiv[SEBUAHZ]=SEBUAHcHaiv[Z]SEBUAH⊤.\mathrm{cov}[A \mathbf {Z}]= A \mathrm{cov}[\mathbf
Saya mengalami masalah dalam menghasilkan serangkaian seri waktu berwarna stasioner, mengingat matriks kovariansnya (densitas spektral daya (PSD)) dan densitas spektral cross-power (CSD)). Saya tahu bahwa, mengingat dua seri waktu yI(t)ysaya(t)y_{I}(t) dan yJ(t)yJ(t)y_{J}(t) , saya dapat...
Pada dasarnya apa yang saya pikirkan adalah bagaimana struktur kovarian yang berbeda ditegakkan, dan bagaimana nilai-nilai di dalam matriks ini dihitung. Fungsi seperti lme () memungkinkan kami untuk memilih struktur mana yang kami inginkan, tetapi saya ingin tahu bagaimana
Jika kita memiliki 2 variabel acak normal, tidak berkorelasi maka kita dapat membuat 2 variabel acak berkorelasi dengan rumusX1,X2X1,X2X_1, X_2 Y=ρX1+1−ρ2−−−−−√X2Y=ρX1+1−ρ2X2Y=\rho X_1+ \sqrt{1-\rho^2} X_2 dan kemudian akan memiliki korelasi dengan .ρ X 1YYYρρ\rhoX1X1X_1 Adakah yang bisa...
Jika data 1d, varians menunjukkan sejauh mana titik data berbeda satu sama lain. Jika datanya multidimensi, kita akan mendapatkan matriks kovarians. Apakah ada ukuran yang memberikan satu angka bagaimana titik data berbeda satu sama lain secara umum untuk data multi-dimensi? Saya merasa bahwa...
Pertama-tama, saya tidak menanyakan ini: Mengapa nol korelasi tidak menyiratkan independensi? Ini ditujukan (agak baik) di sini: /math/444408/why-does-zero-correlation-not-imply-independence Yang saya tanyakan adalah kebalikannya ... katakanlah dua variabel sepenuhnya independen satu sama lain....