Perguntas com a marcação «covariance»

Suponhamos que temos covariância matrizes e . Quais dessas opções também são matrizes de covariância?XXXYYY X+YX+YX+Y X2X2X^2 XYXYXY Tenho um pouco de dificuldade para entender o que exatamente é necessário para que algo seja uma matriz de covariância. Suponho que isso significa que, por exemplo, se e que, para 1 …

12 covariance  covariance-matrix 

É sabido que uma matriz de covariância deve ser definida semi-positiva, no entanto, o inverso é verdadeiro? Ou seja, toda matriz definida semi-positiva corresponde a uma matriz de covariância?

12 covariance  matrix 

Estou trabalhando em algumas técnicas de agrupamento, nas quais, para um determinado agrupamento de vetores da dimensão d, assumo uma distribuição normal multivariada e calculo o vetor médio da dimensão d da amostra e a matriz de covariância da amostra. Então, quando tentando decidir se um novo, sem ser visto, …

12 clustering  multivariate-analysis  covariance  covariance-matrix  matrix-inverse 

Alguém pode ilustrar, como Greg faz, mas com mais detalhes, como variáveis ​​aleatórias podem ser dependentes, mas têm covariância zero? Greg, um pôster aqui, dá um exemplo usando um círculo aqui . Alguém pode explicar esse processo com mais detalhes usando uma sequência de etapas que ilustram o processo em …

12 random-variable  covariance  independence 

Os antecedentes do meu estudo : Em uma amostragem de Gibbs em que amostramos (a variável de interesses) e de e respectivamente, onde e são vetores aleatórios em dimensionais. Sabemos que o processo geralmente é dividido em duas etapas:Y P ( X | Y ) P ( Y | X …

11 hypothesis-testing  covariance  covariance-matrix  gibbs 

Eu tenho um conjunto de dados que consiste em 717 observações (linhas) que são descritas por 33 variáveis ​​(colunas). Os dados são padronizados pela z-scoring de todas as variáveis. Não há duas variáveis ​​linearmente dependentes ( ). Também removi todas as variáveis ​​com variação muito baixa (menor que ). A …

11 matlab  factor-analysis  covariance  covariance-matrix 

Quais são as "melhores" métricas para matrizes de covariância e por quê? É claro para mim que Frobenius & c não são apropriados, e as parametrizações de ângulos também têm seus problemas. Intuitivamente, pode-se querer um compromisso entre esses dois, mas eu também gostaria de saber se há outros aspectos …

11 covariance  metric 

Eu tenho uma matriz de covariância e quero particionar variáveis ​​em clusters usando cluster hierárquico (por exemplo, para classificar uma matriz de covariância).kn × nn×nn \times nkkk Existe uma função de distância típica entre variáveis ​​(ou seja, entre colunas / linhas da matriz de covariância quadrada)? Ou, se houver mais, …

11 clustering  covariance  distance-functions  distance 

Estou lendo este artigo sobre Generalized Wishart Processes (GWP). O artigo calcula as covariâncias entre diferentes variáveis ​​aleatórias (seguindo o Processo Gaussiano ) usando a função de covariância exponencial ao quadrado, ou seja, . Diz então que essa matriz de covariância segue o GWP.K(x,x′)=exp(−|(x−x′)|22l2)K(x,x′)=exp⁡(−|(x−x′)|22l2)K(x,x') = \exp\left(-\frac{|(x-x')|^2}{2l^2}\right) Costumava pensar que uma …

11 machine-learning  normal-distribution  covariance  wishart  nonparametric-bayes 

Atualmente, estou estudando para minhas finais em estatística básica para meu bacharel em educação infantil. Embora eu ache que as contas estão em geral, não tenho uma compreensão intuitiva do que os números realmente significam (preâmbulo: usarei uma linguagem um tanto desleixada). Eu sei que E [X] é a "média …

11 mathematical-statistics  stochastic-processes  covariance  pdf 

Assumindo que tenho duas variáveis ​​aleatórias não independentes e que desejo reduzir a covariância entre elas o máximo possível, sem perder muito "sinal", significa centralizar a ajuda? Eu li em algum lugar que a centralização média reduz a correlação por um fator significativo, então acho que deve fazer o mesmo …

11 correlation  covariance  random-vector 

Eu estava tentando entender melhor a covariância de duas variáveis ​​aleatórias e entender como a primeira pessoa que pensou nisso chegou à definição que é rotineiramente usada em estatística. Eu fui à wikipedia para entender melhor. Pelo artigo, parece que uma boa medida ou quantidade de candidato para deve ter …

11 correlation  covariance 

Estou calculando a covariância de uma distribuição em paralelo e preciso combinar os resultados distribuídos no Gaussiano singular. Como faço para combinar os dois? A interpolação linear entre os dois quase funciona, se eles são distribuídos e dimensionados de maneira semelhante. A Wikipedia fornece um forumla na parte inferior para …

11 covariance  moments 

Eu quero implementar uma regressão de processo gaussiana incremental usando uma janela deslizante sobre os pontos de dados que chegam um por um através de um fluxo. Deixe denotam a dimensionalidade do espaço de entrada. Portanto, todo ponto de dados possui um número d de elementos.dddxixix_iddd Seja nnn o tamanho …

11 regression  covariance  gaussian-process  linear-algebra  online 

Eu sei de estudos anteriores que Var(A+B)=Var(A)+Var(B)+2Cov(A,B)Var(A+B)=Var(A)+Var(B)+2Cov(A,B)Var(A+B) = Var(A) + Var(B) + 2 Cov (A,B) No entanto, não entendo por que isso acontece. Percebo que o efeito será "aumentar" a variação quando A e B covarem altamente. Faz sentido que, ao criar um composto a partir de duas variáveis ​​altamente …

10 variance  covariance  intuition