Als «covariance» getaggte Fragen

Die Kovarianz ist eine Größe, mit der die Stärke und Richtung der linearen Beziehung zwischen zwei Variablen gemessen wird. Die Kovarianz ist nicht skaliert und daher oft schwer zu interpretieren. Wenn es durch die SDs der Variablen skaliert wird, wird es zum Pearson-Korrelationskoeffizienten.

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Zeichen der Kovarianz und von Spearmans Rho
Hat jemand einen Beweis dafür, dass die Kovarianz zwischen zwei Variablen immer das gleiche Vorzeichen wie Spearmans Rho hat, vorausgesetzt, dass beide nicht Null sind , oder eine Erklärung / ein Gegenbeispiel, um zu zeigen, warum dies nicht der Fall ist? Ich spreche von den "theoretischen" Größen der "Bevölkerung", nicht …
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Gaußscher Prozess und Korrelation
Ich habe mich gefragt, warum Menschen Gaußsche Prozesse (GP) verwenden, um eine unbekannte (manchmal deterministische) Funktion zu modellieren. Betrachten Sie zum Beispiel eine unbekannte Funktion . Wir haben drei unabhängige Beobachtungen von dieser Funktion: 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); \big(x_2,y_2); \big(x_3,y_3) Um die zugrunde liegende Funktion zu lernen, ist der GP eine übliche nichtparametrische …
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Bedeutung der Quadratwurzel von Kovarianz- / Präzisionsmatrizen
Sagen X∈RnX∈RnX \in \mathbb{R}^nist eine Zufallsvariable mit der Kovarianz . Einträge der Kovarianzmatrix sind per Definition Kovarianzen: Es ist auch bekannt, dass Einträge mit der Genauigkeit erfüllen: wobei die rechte Seite die Kovarianz von wobei von allen anderen Variablen abhängig ist.Σ∈Rn×nΣ∈Rn×n\Sigma \in \mathbb{R}^{n\times n}Σi j= C.o v (X.ich,X.j) .Σij=Cov(Xi,Xj). \Sigma_{ij} …
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Quantifizierung der Abhängigkeit von Cauchy-Zufallsvariablen
Gegeben zwei Cauchy-Zufallsvariablen θ1∼ C a u c h y (x( 1 )0,γ( 1 ))θ1∼C.einuchy(x0(1),γ(1))\theta_1 \sim \mathrm{Cauchy}(x_0^{(1)}, \gamma^{(1)}) und θ2∼ C a u c h y (x( 2 )0,γ( 2 ))θ2∼C.einuchy(x0(2),γ(2))\theta_2 \sim \mathrm{Cauchy}(x_0^{(2)}, \gamma^{(2)}). Das ist nicht unabhängig. Die Abhängigkeitsstruktur von Zufallsvariablen kann häufig mit ihrer Kovarianz oder ihrem Korrelationskoeffizienten …
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Binomialverteilung, bei der die Anzahl der Experimente binomial verteilt ist
In meinem Setup es gibt mmm Versuche. Jeder Versuch hat eine Wahrscheinlichkeit qqq ausgewählt zu werden. N≤mN≤mN \leq m ist die Anzahl der ausgewählten Versuche →N∼Bin(q,m)→N∼Bin(q,m) \rightarrow N \sim \text{Bin}(q, m) Für jeden der NNN Ausgewählte Studien ist die Erfolgswahrscheinlichkeit ppp K≤NK≤NK\leq N ist die Anzahl der erfolgreichen Versuche →(K|N)∼Bin(p,N)→(K|N)∼Bin(p,N) …
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GLM-Standardfehler
Ich habe eine Frage, wie ich die Standardfehler der Koeffizienten in meinem GLM-Modell erhalten kann. Ich habe die Fischerinformationsmatrix, die ich von Hand berechnet habe, aber sie ist nicht skaliert. Wie kann ich die Fischerinformationsmatrix so skalieren, dass die GLM-Funktion dieselben Standardfehler enthält?
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Was ist cov (X, Y), wobei X = min (U, V) und Y = max (U, V) für unabhängige normale (0,1) Variablen U und V?
Lassen: 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) , dh unabhängiger Standard Normale Zufallsvariablen. X=min(U,V)X=min(U,V)X=\min(U,V) Y=max(U,V)Y=max(U,V)Y=\max(U,V) Was ist die Kovarianz von XXX und YYY ? Verwandte: Was ist cov (X, Y), wobei X = min (U, V) und Y = max (U, V) für unabhängige einheitliche (0,1) Variablen U und V?
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