La covariance est une grandeur utilisée pour mesurer la force et la direction de la relation linéaire entre deux variables. La covariance est non mise à l'échelle, et donc souvent difficile à interpréter; lorsqu'il est mis à l'échelle par les écarts-types des variables, il devient le coefficient de corrélation de Pearson.
... en supposant que je puisse augmenter leurs connaissances sur la variance de manière intuitive ( comprendre "variance" intuitivement ) ou en disant: C'est la distance moyenne des valeurs de données à partir de la "moyenne" - et puisque la variance est en carré unités, nous prenons la racine...
Quelles sont les principales différences entre effectuer une analyse en composantes principales (ACP) sur la matrice de corrélation et sur la matrice de covariance? Est-ce qu'ils donnent les mêmes
Pour poursuivre sur cette question, comment expliqueriez-vous la covariance à quelqu'un qui ne comprend que la moyenne? , qui aborde la question de l’explication de la covariance à un laïc, a soulevé une question similaire dans mon esprit. Comment expliquer à un néophyte de statistiques la...
Qu'est-ce que la covariance en langage clair et comment est-elle liée aux termes dépendance , structure de corrélation et structure de variance-covariance en ce qui concerne les plans à mesures
Je constate que de nombreux algorithmes d’apprentissage automatique fonctionnent mieux avec une annulation moyenne et une égalisation de covariance. Par exemple, les réseaux de neurones ont tendance à converger plus rapidement et K-Means offre généralement un meilleur clustering avec des...
J'ai lu dans mon manuel que ne garantit pas que X et Y sont indépendants. Mais si elles sont indépendantes, leur covariance doit être égale à 0. Je ne peux encore penser à aucun exemple approprié; quelqu'un pourrait-il en fournir
Je suppose que la réponse devrait être oui, mais je sens toujours que quelque chose ne va pas. Il devrait y avoir des résultats généraux dans la littérature, est-ce que quelqu'un pourrait
Je suis curieux de connaître la nature de . Quelqu'un peut-il dire quelque chose d'intuitif sur "Que dit propos des données?" Σ - 1Σ−1Σ−1\Sigma^{-1}Σ−1Σ−1\Sigma^{-1} Modifier: Merci pour les réponses Après avoir suivi d'excellents cours, j'aimerais ajouter quelques points: C'est une mesure...
Le dénominateur de l'estimateur de variance (non biaisé) est car il y a observations et un seul paramètre est estimé.nn−1n−1n-1nnn V(X)=∑ni=1(Xi−X¯¯¯¯)2n−1V(X)=∑i=1n(Xi−X¯)2n−1 \mathbb{V}\left(X\right)=\frac{\sum_{i=1}^{n}\left(X_{i}-\overline{X}\right)^{2}}{n-1} Dans le même esprit, je me demande...
Lors du calcul de la matrice de covariance d'un échantillon, est-il alors garanti d'obtenir une matrice symétrique et définie positive? Actuellement, mon problème a un échantillon de 4600 vecteurs d'observation et 24
J'ai entendu dire que l'on pouvait trouver des corrélations partielles entre des variables aléatoires en inversant la matrice de covariance et en prenant les cellules appropriées à partir de cette matrice de précision résultante (ce fait est mentionné dans
Supposons que j'ai le modèle suivant yi=f(xi,θ)+εiyi=f(xi,θ)+εiy_i=f(x_i,\theta)+\varepsilon_i où yi∈RKyi∈RKy_i\in \mathbb{R}^K , xixix_i est un vecteur de variables explicatives, θθ\theta est les paramètres de la fonction non linéaire fff et εi∼N(0,Σ)εi∼N(0,Σ)\varepsilon_i\sim N(0,\Sigma) , où...
Je viens d'être initié (vaguement) à la covariance / corrélation brownienne / distance . Il semble particulièrement utile dans de nombreuses situations non linéaires, lors du test de dépendance. Mais il ne semble pas être utilisé très souvent, même si la covariance / corrélation est souvent...
J'ai un certain nombre d'observations multivariées et je voudrais évaluer la densité de probabilité à travers toutes les variables. On suppose que les données sont normalement distribuées. À un faible nombre de variables, tout fonctionne comme je m'y attendais, mais le passage à un plus grand...
Si est un vecteur aléatoire et est une matrice fixe, quelqu'un pourrait-il expliquer pourquoiZZ\mathbf {Z}UNEUNEAc o v [A Z ]=A c o v [ Z ] A⊤.cov[UNEZ]=UNEcov[Z]UNE⊤.\mathrm{cov}[A \mathbf {Z}]= A \mathrm{cov}[\mathbf
J'ai du mal à générer un ensemble de séries temporelles colorées stationnaires, étant donné leur matrice de covariance (leurs densités spectrales de puissance (PSD) et leurs densités spectrales de puissance croisée (CSD)). Je sais que, compte tenu de deux séries chronologiques yje( t...
Fondamentalement, je me demande comment les différentes structures de covariance sont appliquées et comment les valeurs à l'intérieur de ces matrices sont calculées. Des fonctions comme lme () nous permettent de choisir quelle structure nous aimerions, mais j'aimerais savoir comment elles sont...
Si nous avons 2 variables aléatoires normales non corrélées X1,X2X1,X2X_1, X_2 nous pouvons créer 2 variables aléatoires corrélées avec la formule Y=ρX1+1−ρ2−−−−−√X2Y=ρX1+1−ρ2X2Y=\rho X_1+ \sqrt{1-\rho^2} X_2 puis aura une corrélation ρ avec X 1 .YYYρρ\rhoX1X1X_1 Quelqu'un peut-il expliquer d'où...
Si les données sont 1d, la variance montre dans quelle mesure les points de données sont différents les uns des autres. Si les données sont multidimensionnelles, nous obtiendrons une matrice de covariance. Existe-t-il une mesure qui donne un nombre unique de différences entre les points de données...
Tout d'abord, je ne demande pas ceci: Pourquoi la corrélation zéro n'implique-t-elle pas l'indépendance? Ceci est traité (plutôt gentiment) ici: /math/444408/why-does-zero-correlation-not-imply-independence Ce que je demande, c'est le contraire ... disons que deux variables sont entièrement...