Sejauh yang saya mengerti, korelasi jarak adalah cara yang kuat dan universal untuk memeriksa apakah ada hubungan antara dua variabel numerik. Misalnya, jika kita memiliki satu set pasangan angka: (x1, y1) (x2, y2) ... (xn, yn) kita dapat menggunakan korelasi jarak untuk memeriksa apakah ada...
Saya telah bekerja dengan informasi timbal balik untuk beberapa waktu. Tetapi saya menemukan ukuran yang sangat baru dalam "dunia korelasi" yang juga dapat digunakan untuk mengukur independensi distribusi, yang disebut "korelasi jarak" (juga disebut korelasi Brown):
Apa manfaat menentukan struktur kovarians dalam GLM (daripada memperlakukan semua entri diagonal dalam matriks kovarians sebagai nol)? Selain mencerminkan apa yang diketahui seseorang dari data, lakukan itu meningkatkan kebaikan fit? meningkatkan akurasi prediksi pada data yang disimpan? izinkan...
Seperti yang saya pahami, kita bisa mendapatkan korelasi dengan menormalkan kovarians menggunakan persamaan ρi,j=cov(Xi,Xj)σiσjρi,j=cov(Xi,Xj)σiσj\rho_{i,j}=\frac{cov(X_i, X_j)}{\sigma_i \sigma_j} dimana adalah standar
Pertanyaan Apakah itu tergantung pada apakah pohon itu dangkal atau dalam? Atau dapatkah kita mengatakan ini terlepas dari kedalaman / level pohon? Mengapa bias rendah & varians tinggi? Tolong jelaskan secara intuitif dan
Saya perlu "mempelajari" distribusi gaussian bivariat dengan beberapa sampel, tetapi hipotesis yang baik pada distribusi sebelumnya, jadi saya ingin menggunakan pendekatan bayesian. Saya mendefinisikan sebelumnya: P(μ)∼N(μ0,Σ0)P(μ)∼N(μ0,Σ0) \mathbf{P}(\mathbf{\mu}) \sim...
Saya memiliki unit GPS yang menampilkan pengukuran kebisingan melalui matriks kovarian :ΣΣ\Sigma Σ=⎡⎣⎢σxxσyxσxzσxyσyyσyzσxzσyzσzz⎤⎦⎥Σ=[σxxσxyσxzσyxσyyσyzσxzσyzσzz]\Sigma = \left[\begin{matrix} \sigma_{xx} & \sigma_{xy} & \sigma_{xz} \\ \sigma_{yx} & \sigma_{yy} & \sigma_{yz} \\ \sigma_{xz} &...
Saya telah menatap halaman wikipedia untuk korelasi jarak di mana tampaknya ditandai oleh bagaimana hal itu dapat dihitung. Sementara saya bisa melakukan perhitungan, saya berjuang untuk mendapatkan ukuran korelasi jarak dan mengapa perhitungannya terlihat seperti itu. Apakah ada (atau banyak)...
Ini sedikit pemeriksaan usus, tolong bantu saya melihat apakah saya salah memahami konsep ini, dan dengan cara apa. Saya memiliki pemahaman fungsional tentang korelasi, tetapi saya merasa sedikit mengerti untuk benar-benar menjelaskan prinsip-prinsip di balik pemahaman fungsional itu. Seperti...
Saya perlu mendapatkan ekspresi analitik untuk fungsi autocovariance γ(k)γ(k)\gamma\left(k\right) dari proses ARMA (2,1) yang dilambangkan oleh: 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 Jadi, saya tahu...
Saya sedang mengerjakan beberapa teknik pengelompokan, di mana untuk kluster vektor d-dimensi yang diberikan, saya mengasumsikan distribusi normal multivariat dan menghitung sampel vektor rata-rata d-dimensi dan matriks kovarian sampel. Kemudian ketika mencoba untuk memutuskan apakah baru, tak...
Saya memiliki dua variabel acak dan .X>0X>0X > 0Y>0Y>0Y > 0 Karena saya dapat memperkirakan bagaimana saya bisa memperkirakanCov(X,Y),Cov(X,Y),\text{Cov}(X, Y),Cov(log(X),log(Y))?Cov(log(X),log(Y))?\text{Cov}(\log(X),
Sudah diketahui bahwa matriks kovarians harus pasti semi-positif, namun, apakah yang sebaliknya benar? Yaitu, apakah setiap matriks pasti semi-positif sesuai dengan matriks
Adakah yang bisa mengilustrasikan, seperti yang dilakukan Greg, tetapi secara lebih rinci, bagaimana variabel acak dapat bergantung, tetapi tidak memiliki kovarian nol? Greg, poster di sini, memberi contoh menggunakan lingkaran di sini . Adakah yang bisa menjelaskan proses ini secara lebih rinci...
Berikut zzk 's pertanyaan pada masalah dengan simulasi negatif, saya bertanya-tanya apa keluarga parametrized distribusi pada kuadran k-dimensi positif, yang kovarians matriks dapat ditetapkan.Rk+R+k\mathbb{R}_+^kΣΣ\Sigma Seperti yang didiskusikan dengan zzk , mulai dari distribusi pada dan...
Misalkan saya memiliki kovarians matriks dan Y . Manakah dari opsi ini yang kemudian juga merupakan matriks kovarian?XXXYYY X+ YX+YX+Y X2X2X^2 XYXYXY Saya memiliki sedikit kesulitan memahami apa yang sebenarnya dibutuhkan untuk sesuatu menjadi matriks kovarians. Saya kira itu dimaksudkan...
Saat ini saya sedang belajar untuk final saya dalam statistik dasar untuk sarjana ECE saya. Sementara saya pikir saya memiliki matematika sebagian besar turun, saya kurang memahami secara intuitif apa arti angka-angka sebenarnya (Pembukaan: Saya akan menggunakan bahasa yang agak ceroboh). Saya...
Saya ingin menerapkan regresi proses gaussian tambahan menggunakan jendela geser di atas titik data yang tiba satu per satu melalui aliran. Biarkan menunjukkan dimensi ruang input. Jadi, setiap titik data memiliki jumlah elemen.dddxsayaxix_iddd Biarkan menjadi ukuran jendela geser.nnn Untuk...
Saya mencoba memahami Kovarian dua variabel acak dengan lebih baik dan memahami bagaimana orang pertama yang memikirkannya, sampai pada definisi yang secara rutin digunakan dalam statistik. Saya pergi ke wikipedia untuk memahaminya dengan lebih baik. Dari artikel tersebut, tampaknya ukuran atau...
Latar belakang penelitian saya : Dalam sampling Gibbs di mana kami sampel (variabel minat) dan dari dan masing-masing, di mana dan adalah vektor acak -dimensi. Kita tahu bahwa proses ini biasanya dibagi menjadi dua tahap:XXXYYYP(X|Y)P(X|Y)P(X|Y)P(Y|X)P(Y|X)P(Y|X)XXXYYYkkk Periode Bakar, di mana...