Ich versuche zu verstehen, wie die Kovarianzmatrix funktioniert. Nehmen wir also an, wir haben zwei Variablen: , wobei Cov ( X , Y ) = E [ ( x - E [ X ] ) ( y - E [ Y ] ) ] die Beziehung zwischen den Variablen angibt, dh wie viel eine hängt vom anderen ab.X., Y.X,YX, YCov ( X., Y.) = E [ ( x - E [...
Sei ein stochastischer Prozess, der durch Verketten von iid-Draws aus einem AR (1) -Prozess gebildet wird, wobei jeder Draw ein Vektor der Länge 10 ist. Mit anderen Worten, sind Realisierungen eines AR (1) -Prozesses; stammen aus demselben Prozess, sind jedoch unabhängig von den ersten 10...
Angenommen, wir haben eine n×pn×p\\n\times p Matrix MM\mathbf{M}. Unterschiedliche Transformationen mit unterschiedlichen spaltenweisen Operatoren können zu neuen führenp×pp×p\\p\times p symmetrische Matrix . Zum Beispiel kann die Kovarianzmatrix unter Verwendung des Punktproduktoperators berechnet...
Ich habe gerade diese Frage und die wundervolle akzeptierte Antwort in diesem Forum gesehen. Ich wurde dann veranlasst, intuitiv zu verstehen, warum die Division von die Kovarianz normalisiert:S.xS.ySxSyS_xS_y COV( X., Y.)S.xS.y∈ [ - 1 , 1 ]COV(X,Y)SxSy∈[−1,1]\frac{\operatorname{COV}(X,Y)}{S_xS_y}...
Ich sah mich einer begrenzenden Verteilung mit einer Kovarianz von Null zwischen zwei Variablen gegenüber, aber ihre Korrelation ist . Gibt es eine solche Verteilung? Wie kann es erklärt werden?111 Sie haben Recht, vielleicht muss ich mehr Details geben. OK, X und Y sind bivariate...
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...
Ich mache nur ein paar Gedankenspiele, die meine Statistiknotizen durchgehen ... Ich habe ACFs mit negativen Werten bei den Verzögerungen 1 und 2 gesehen - ich habe hier vielleicht einen leeren Kopf, aber würde ein hoher negativer AC bei Verzögerung 1 nicht eine Reihe wie (-1,1, -1,1, ...), und als...
Ich kann mich nicht mit dieser Eigenschaft stationärer Reihen und der Autokorrelationsfunktion auseinandersetzen. Das muss ich beweisen ∑h=1n−1ρ^(h)=−12∑h=1n−1ρ^(h)=−12\begin{align} \sum_{h=1}^{n-1}\hat\rho(h)=-\frac{1}{2} \end{align} Wobei und die Autokovarianzfunktion...
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
PCA sucht nach Faktoren in Daten, die die erklärte Varianz maximieren. Die kanonische Korrelationsanalyse (CCA) ähnelt meines Wissens einer PCA, sucht jedoch nach Faktoren, die die Kreuzkovarianz zwischen zwei Datensätzen maximieren. Finden Sie also pca-ähnliche Faktoren, die zwei Datensätzen...
Ich habe einige großartige Beiträge gesehen, in denen PCA erklärt wurde und warum bei diesem Ansatz die Eigenvektoren einer (symmetrischen) Korrelationsmatrix orthogonal sind. Ich verstehe auch die Möglichkeiten zu zeigen, dass solche Vektoren orthogonal zueinander sind (z. B. führt die Verwendung...
Mein letztendliches Ziel ist es, einen Vektor der Größe von korrelierten Bernoulli-Zufallsvariablen erzeugen zu können . Eine Möglichkeit, dies zu tun, besteht darin, den Gaußschen Coupla-Ansatz zu verwenden. Der Gaußsche Coupla-Ansatz lässt mich jedoch nur mit einem Vektor zurück:N.N.N ( p1, … ,...
Angenommen, Sie passen ein Modell . Gibt es praktische Implikationen für die Abschätzung des Interaktionseffekts, wenn und korreliert sind?y= x1+ x2+ x1× x2y=x1+x2+x1×x2y = x_1 + x_2 + x_1\times x_2x1x1x_1x2x2x_2 Ich verstehe, dass es Kollinearitätsprobleme geben könnte, wenn und sehr korreliert...
Meine Frage ist ziemlich einfach: Sei und zwei unkorrelierte einheitliche Zufallsvariablen auf . Sind sie unabhängig?X.X.XY.Y.Y[ - 1 , 1 ][- -1,1]][-1,1] Ich hatte den Eindruck, dass zwei zufällige, nicht korrelierte Variablen nur dann unbedingt unabhängig sind, wenn ihre gemeinsame Verteilung...
Ich plane eine Studie, um die Korrelation zwischen wahrgenommenem Stress bei Medizinstudenten und ihrer akademischen Leistung zu bewerten. Nach einer Literaturrecherche scheint eine kürzlich durchgeführte Studie einen Korrelationskoeffizienten von 0,47 angegeben zu haben. Wenn ich diesen Wert...
Ich habe zwei Matrizen a, b mit Dimensionen (100x500), (100x15000) und versuche, Assoziationen zwischen Variablensätzen in beiden Matrizen zu finden. Wenn ich eine Hauptkomponentenanalyse für Matrix a durchführe, entsprechen die höchsten Belastungen der ersten Hauptkomponente einer Reihe von...
Ich arbeite an einigen Statistikkursen und habe nicht parametrische bivariate Daten. n = 19, also kleine Stichprobe. Es gibt eine Reihe von Rängen, daher plane ich, Kendalls Tau anstelle von Spearmans Rho zu verwenden, da ich Literatur gefunden habe, die dies unterstützt. Meine SPSS-Ausgabe hat tau...
Ich habe eine Frage zum Ermitteln der gemeinsamen Wahrscheinlichkeitsverteilung für Bernoulli-Zufallsvariablen gestellt, unter Berücksichtigung des erwarteten Werts für jede Variable ( und ihrer Korrelationen ( ). Jemand hat mich freundlicherweise auf dieses Papier verwiesen , und es war wirklich...
Die Pearson-Korrelation wird über Varianz und Kovarianz definiert und funktioniert daher nicht, wenn sie auf stabile Verteilungen mit angewendet wird . Gibt es eine Möglichkeit, den Begriff der Korrelation mit solchen Verteilungen zu verallgemeinern, z. B. durch irgendeine Form der...
Diese Frage ist eher theoretisch. Ich bin mir nicht sicher, ob dies der richtige Ort ist, versuche es aber trotzdem. Ich habe zwei Variablen - direkte Kosten und indirekte Kosten. Wenn Verkäufer ein Verkaufsgespräch mit einem Kunden führen, wissen sie über die direkten Kosten Bescheid, die ihnen...