Câu hỏi được gắn thẻ «covariance»

Hiệp phương sai là một đại lượng được sử dụng để đo cường độ và hướng của mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến. Hiệp phương sai không được tính toán, và do đó thường khó diễn giải; khi được chia tỷ lệ theo SD của các biến, nó trở thành hệ số tương quan của Pearson.

2
Quá trình Gaussian và Tương quan
Tôi đã tự hỏi tại sao mọi người sử dụng các quy trình Gaussian (GP) để mô hình hóa một hàm chưa biết (đôi khi xác định). Ví dụ, hãy xem xét một hàm chưa biết . Chúng tôi có ba quan sát độc lập từ chức năng này: y=f(x)y=f(x)y=f(x)(x1,y1);(x2,y2);(x3,y3)(x1,y1);(x2,y2);(x3,y3)\big(x_1,y_1); …
1
Phân phối nhị thức trong đó số lượng thí nghiệm được phân phối nhị thức
Trong thiết lập của tôi, Có thử nghiệm.mmm Mỗi thử nghiệm có một xác suất được chọn.qqq N≤mN≤mN \leq m là số lượng thử nghiệm được chọn →N∼Bin(q,m)→N∼Bin(q,m) \rightarrow N \sim \text{Bin}(q, m) Đối với mỗi thử nghiệm được chọn, xác suất thành công làNNNppp K≤NK≤NK\leq N là số lượng …
2
Lỗi tiêu chuẩn GLM
Tôi có một câu hỏi về cách nhận các lỗi tiêu chuẩn của các hệ số trong mô hình GLM của tôi. Tôi có ma trận thông tin cá mà tôi tính bằng tay, nhưng nó không được tính toán. Làm cách nào tôi có thể chia tỷ lệ ma …
1
Cov (X, Y) là gì, trong đó X = min (U, V) và Y = max (U, V) cho các biến U và V độc lập (0,1) độc lập?
Để cho: U,V∼i.i.d.N(0,1)U,V∼i.i.d.N(0,1)U, V \overset{i.i.d.}{\sim} \mathcal{N}(0,1) , tức là các biến ngẫu nhiên chuẩn thông thường độc lập. X=min(U,V)X=min(U,V)X=\min(U,V) Y=max(U,V)Y=max(U,V)Y=\max(U,V) Hiệp phương sai của XXX và YYY gì? Liên quan: Cov (X, Y) là gì, trong đó X = min (U, V) và Y = max (U, V) cho thống …
Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookie và Chính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.