Câu hỏi được gắn thẻ «covariance»

Tôi gặp khó khăn khi tạo ra một chuỗi các chuỗi thời gian có màu cố định, do ma trận hiệp phương sai của chúng (mật độ phổ công suất (PSD) và mật độ phổ công suất chéo (CSD)). Tôi biết rằng, với hai chuỗi thời gian ytôi( t )ytôi(t)y_{I}(t) …

20 time-series  sampling  algorithms  simulation  covariance 

Nếu chúng ta có 2 biến ngẫu nhiên bình thường, không tương quan X1,X2X1,X2X_1, X_2 thì chúng ta có thể tạo 2 biến ngẫu nhiên tương quan với công thức Y=ρX1+1−ρ2−−−−−√X2Y=ρX1+1−ρ2X2Y=\rho X_1+ \sqrt{1-\rho^2} X_2 và sau đó YYY sẽ có một tương quan ρρ\rho với X1X1X_1 . Ai đó có …

19 correlation  normal-distribution  covariance 

Về cơ bản điều tôi đang tự hỏi là các cấu trúc hiệp phương sai khác nhau được thi hành như thế nào và cách tính các giá trị bên trong các ma trận này. Các hàm như lme () cho phép chúng ta chọn cấu trúc nào chúng ta …

19 mixed-model  random-effects-model  covariance  covariance-matrix 

Trước hết, tôi không hỏi điều này: Tại sao không tương quan không ngụ ý độc lập? Điều này được giải quyết (khá độc đáo) tại đây: /math/444408/why-does-zero-correlation-not-imply-independence Điều tôi đang hỏi ngược lại ... nói rằng hai biến hoàn toàn độc lập với nhau. Họ không thể có một …

16 correlation  mathematical-statistics  covariance  independence 

Nếu dữ liệu là 1d, phương sai cho thấy mức độ mà các điểm dữ liệu khác nhau. Nếu dữ liệu là đa chiều, chúng ta sẽ có một ma trận hiệp phương sai. Có một biện pháp nào đưa ra một số lượng duy nhất các điểm dữ liệu …

16 variance  covariance  covariance-matrix 

Tôi có một đơn vị GPS đưa ra phép đo nhiễu thông qua ma trận hiệp phương sai :ΣΣ\Sigma Σ=⎡⎣⎢σxxσyxσxzσxyσyyσyzσxzσyzσzz⎤⎦⎥Σ=[σxxσxyσxzσyxσyyσyzσxzσyzσzz]\Sigma = \left[\begin{matrix} \sigma_{xx} & \sigma_{xy} & \sigma_{xz} \\ \sigma_{yx} & \sigma_{yy} & \sigma_{yz} \\ \sigma_{xz} & \sigma_{yz} & \sigma_{zz} \end{matrix}\right] (có cũng tham gia nhưng chúng ta hãy bỏ qua …

15 covariance  measurement-error  uncertainty 

Tôi cần "học" phân phối một gaussian bivariate với một vài mẫu, nhưng một giả thuyết tốt về phân phối trước, vì vậy tôi muốn sử dụng phương pháp bayesian. Tôi định nghĩa trước của tôi: P(μ)∼N(μ0,Σ0)P(μ)∼N(μ0,Σ0) \mathbf{P}(\mathbf{\mu}) \sim \mathcal{N}(\mathbf{\mu_0},\mathbf{\Sigma_0}) μ0=[00] Σ0=[160027]μ0=[00] Σ0=[160027] \mathbf{\mu_0} = \begin{bmatrix} 0 \\ 0 \end{bmatrix} …

15 distributions  bayesian  estimation  covariance  posterior 

Những lợi ích của việc chỉ định cấu trúc hiệp phương sai trong GLM (thay vì xử lý tất cả các mục ngoài đường chéo trong ma trận hiệp phương sai là 0) là gì? Ngoài việc phản ánh những gì người ta biết về dữ liệu, nó còn cải …

15 generalized-linear-model  covariance 

Theo tôi hiểu, chúng ta có thể có được mối tương quan bằng cách bình thường hóa hiệp phương sai bằng phương trình ρi,j=cov(Xi,Xj)σiσjρi,j=cov(Xi,Xj)σiσj\rho_{i,j}=\frac{cov(X_i, X_j)}{\sigma_i \sigma_j} trong đó là độ lệch chuẩn củaXi.σi=E[(Xi−μi)2]−−−−−−−−−−−√σi=E[(Xi−μi)2]\sigma_i=\sqrt{E[(X_i-\mu_i)^2]}XiXiX_i Mối quan tâm của tôi là gì nếu độ lệch chuẩn bằng 0? Có điều kiện nào …

15 correlation  standard-deviation  covariance 

Câu hỏi Nó phụ thuộc vào việc cây nông hay sâu? Hoặc chúng ta có thể nói điều này không phân biệt độ sâu / cấp độ của cây? Tại sao độ lệch thấp & phương sai cao? Hãy giải thích bằng trực giác và toán học

15 machine-learning  variance  covariance  cart  bias 

Đây là một chút kiểm tra ruột, xin vui lòng giúp tôi xem nếu tôi hiểu sai khái niệm này, và theo cách nào. Tôi có một sự hiểu biết về chức năng của mối tương quan nhưng tôi cảm thấy hơi khó hiểu khi thực sự tự tin giải …

14 correlation  categorical-data  covariance 

Nếu và là hai biến ngẫu nhiên chỉ có thể có hai trạng thái có thể, làm thế nào tôi có thể chỉ ra rằng ngụ ý độc lập? Kiểu này đi ngược lại với những gì tôi học được vào ngày mà không bao hàm sự độc lập ...XXXYYYCov(X,Y)=0Cov(X,Y)=0Cov(X,Y) …

14 covariance  independence 

Tôi cần rút ra các biểu thức phân tích cho hàm tự động điều khiển của quy trình ARMA (2.1) được ký hiệu là:γ ( k )γ(k)\gamma\left(k\right) y t = φ 1 y t - 1 + φ 2 y t - 2 + θ 1 ε t - 1 …

13 time-series  covariance  autocorrelation  arma 

Tôi có hai biến ngẫu nhiên X>0X>0X > 0 và Y>0Y>0Y > 0 . Cho rằng tôi có thể ước tính Cov(X,Y),Cov(X,Y),\text{Cov}(X, Y), làm thế nào tôi có thể ước tính Cov(log(X),log(Y))?Cov(log⁡(X),log⁡(Y))?\text{Cov}(\log(X), \log(Y))?

12 data-transformation  covariance  random-variable 

Sau câu hỏi của zzk về vấn đề mô phỏng tiêu cực của anh ấy, tôi tự hỏi đâu là họ phân phối tham số trên góc phần tư k dương, R k + mà ma trận hiệp phương saiRk+R+k\mathbb{R}_+^kΣΣ\Sigma có thể đề ra. Như đã thảo luận với zzk …

12 distributions  multivariate-analysis  covariance