Nach meinem Verständnis ist die Entfernungskorrelation eine robuste und universelle Methode, um zu überprüfen, ob es eine Beziehung zwischen zwei numerischen Variablen gibt. Wenn wir zum Beispiel eine Reihe von Zahlenpaaren haben: (x1, y1) (x2, y2) ... (xn, yn) Wir können die Entfernungskorrelation...
Ich habe einige Zeit mit der gegenseitigen Information gearbeitet. Aber ich habe in der "Korrelationswelt" ein sehr neues Maß gefunden, das auch zur Messung der Verteilungsunabhängigkeit verwendet werden kann, die sogenannte "Distanzkorrelation" (auch Brownsche Korrelation genannt):...
Was sind die Vorteile der Angabe einer Kovarianzstruktur in einer GLM (anstatt alle nicht diagonalen Einträge in der Kovarianzmatrix als Null zu behandeln)? Abgesehen davon, was man über die Daten weiß, macht man es auch Passform verbessern? Verbesserung der Vorhersagegenauigkeit für ausgelagerte...
Fragen Kommt es darauf an, ob der Baum flach oder tief ist? Oder können wir das unabhängig von der Tiefe / Höhe des Baumes sagen? Warum ist die Vorspannung niedrig und die Varianz hoch? Erklären Sie dies bitte intuitiv und
Soweit ich weiß, können wir eine Korrelation erhalten, indem wir die Kovarianz mithilfe der Gleichung normalisieren ρich , j= c o v ( Xich, Xj)σichσjρich,j=cÖv(Xich,Xj)σichσj\rho_{i,j}=\frac{cov(X_i, X_j)}{\sigma_i \sigma_j} Dabei ist die Standardabweichung von . Xiσich= E[ ( Xich-...
Ich habe ein GPS-Gerät, das eine Rauschmessung über die Kovarianzmatrix ausgibt :ΣΣ\Sigma Σ = ⎡⎣⎢σx xσyxσx zσx yσyyσyzσx zσyzσzz⎤⎦⎥Σ=[σxxσxyσxzσyxσyyσyzσxzσyzσzz]\Sigma = \left[\begin{matrix} \sigma_{xx} & \sigma_{xy} & \sigma_{xz} \\ \sigma_{yx} & \sigma_{yy} & \sigma_{yz} \\ \sigma_{xz} &...
Ich muss die Verteilung eines bivariaten Gaußschen mit wenigen Stichproben "lernen", aber eine gute Hypothese zur vorherigen Verteilung, also möchte ich den Bayes'schen Ansatz verwenden. Ich habe meinen Prior definiert: P(μ)∼N(μ0,Σ0)P(μ)∼N(μ0,Σ0) \mathbf{P}(\mathbf{\mu}) \sim...
Ich habe auf der Wikipedia-Seite nach Entfernungskorrelationen gestarrt, bei denen es darum zu gehen scheint, wie sie berechnet werden können. Während ich die Berechnungen durchführen konnte, kämpfe ich darum , welche Entfernungskorrelationsmaße und warum die Berechnungen so aussehen, wie sie...
Wenn und zwei Zufallsvariablen sind, die nur zwei mögliche Zustände annehmen können, wie kann ich dann zeigen, dass Unabhängigkeit impliziert? Diese Art von geht gegen das, was ich damals gelernt habe, dass keine Unabhängigkeit bedeutet ...X XXY YYC o v ( X , Y ) = 0 Cov(X,Y)=0Cov(X,Y) = 0C o v ( X...
Dies ist ein kleiner Bauchcheck. Bitte helfen Sie mir zu sehen, ob und auf welche Weise ich dieses Konzept missverstehe. Ich habe ein funktionales Verständnis von Korrelation, aber ich fühle mich ein wenig amüsiert, um die Prinzipien hinter diesem funktionalen Verständnis wirklich sicher zu...
Ich muss analytische Ausdrücke für die Autokovarianzfunktion γ(k)γ(k)\gamma\left(k\right) eines ARMA (2,1) -Prozesses ableiten , die bezeichnet werden durch: yt=ϕ1yt−1+ϕ2yt−2+θ1ϵt−1+ϵtyt=ϕ1yt−1+ϕ2yt−2+θ1ϵt−1+ϵty_t=\phi_1y_{t-1}+\phi_2y_{t-2}+\theta_1\epsilon_{t-1}+\epsilon_t Also, ich weiß...
Ich arbeite an einigen Clustering-Techniken, bei denen ich für einen bestimmten Cluster von d-dimensionalen Vektoren eine multivariate Normalverteilung annehme und den d-dimensionalen Mittelwertvektor der Stichprobe und die Kovarianzmatrix der Stichprobe berechne. Wenn ich dann versuche zu...
Ich habe zwei Zufallsvariablen X>0X>0X > 0 und Y>0Y>0Y > 0 . Wenn ich Cov(X,Y),Cov(X,Y),\text{Cov}(X, Y), abschätzen kann , wie kann ich Cov ( log ( X ) , log ( Y ) ) abschätzen ?Cov(log(X),log(Y))?Cov(log(X),log(Y))?\text{Cov}(\log(X),
Es ist bekannt, dass eine Kovarianzmatrix halbpositiv definitiv sein muss. Ist das Gegenteil der Fall? Das heißt, entspricht jede halbpositive bestimmte Matrix einer
Kann jemand wie Greg veranschaulichen, aber detaillierter, wie Zufallsvariablen abhängig sein können, aber keine Kovarianz haben? Greg, ein Poster hier, gibt ein Beispiel einen Kreis mit hier . Kann jemand diesen Prozess anhand einer Abfolge von Schritten näher erläutern, die den Prozess in...
Nach der Frage von zzk zu seinem Problem mit negativen Simulationen frage ich mich, welche Verteilungsfamilien für den positiven k-dimensionalen Quadranten parametrisiert sind, für den die Kovarianzmatrix kann.Rk+R+k\mathbb{R}_+^kΣΣ\Sigma Wie mit zzk besprochen, funktioniert das Anwenden der...
Angenommen , ich habe Kovarianzmatrizen XXX und YYY . Welche dieser Optionen sind dann auch Kovarianzmatrizen? X+YX+YX+Y X2X2X^2 XYXYXY Ich habe ein bisschen Probleme zu verstehen, was genau benötigt wird, damit etwas eine Kovarianzmatrix ist. Ich nehme an, es ist gemeint, dass zum Beispiel, wenn...
Ich studiere derzeit für mein Finale in Grundstatistik für meinen ECE-Bachelor. Während ich denke, dass ich die Mathematik meistens nicht beherrsche, fehlt mir das intuitive Verständnis, was die Zahlen tatsächlich bedeuten (Präambel: Ich werde eine ziemlich schlampige Sprache verwenden). Ich weiß,...
Ich habe versucht, die Kovarianz zweier Zufallsvariablen besser zu verstehen und zu verstehen, wie die erste Person, die daran dachte, zu der Definition kam, die routinemäßig in der Statistik verwendet wird. Ich ging zu Wikipedia , um es besser zu verstehen. Aus dem Artikel geht hervor, dass ein...
Ich habe einen Datensatz, der aus 717 Beobachtungen (Zeilen) besteht, die durch 33 Variablen (Spalten) beschrieben werden. Die Daten werden durch Z-Scoring aller Variablen standardisiert. Keine zwei Variablen sind linear abhängig ( ). Ich habe auch alle Variablen mit sehr geringer Varianz (weniger...