Disons que nous connaissons la moyenne d'une distribution donnée. Cela affecte-t-il l'estimation par intervalle de la variance d'une variable aléatoire (qui est par ailleurs calculée à l'aide de la variance de l'échantillon)? Comme dans, pouvons-nous obtenir un intervalle plus petit pour le même...
Communauté SE, j'espère avoir un aperçu du problème suivant. Étant donné un modèle de régression linéaire simpleY=Xβ+ϵ , where Y∈RT,X∈RT×N.Y=Xβ+ϵ , where Y∈RT,X∈RT×N.Y=X\beta+\epsilon\text{ , where } Y\in\mathbb{R}^T,X\in\mathbb{R}^{T \times N}. Sous une fonction de vraisemblance gaussienne avec...
comment puis-je calculer la variance de p dérivée d'une distribution binomiale? Disons que je lance n pièces et que j'obtiens k têtes. Je peux estimer p comme k / n, mais comment puis-je calculer la variance de cette estimation? Cela m'intéresse afin de pouvoir contrôler la variance de mes...
J'essaie de comprendre comment fonctionne la matrice de covariance . Supposons donc que nous ayons deux variables:X, YX,YX, Y, où Cov ( X, Y) = E [ ( x - E [ X] ) ( y- E [ Y] ) ]Cov(X,Y)=E[(x−E[X])(y−E[Y])]\text{Cov}(X,Y) = \mathbb{E}[(x -\mathbb{E}[X])(y-\mathbb{E}[Y])] donne la relation entre les...
J'ai lu les excellents commentaires sur la façon de traiter les valeurs manquantes avant d'appliquer SVD, mais j'aimerais savoir comment cela fonctionne avec un exemple simple: Movie1 Movie2 Movie3 User1 5 4 User2 2 5 5 User3 3 4 User4 1 5 User5 5 1 5 Étant donné la matrice ci-dessus, si je...
Je viens de voir cette question et la merveilleuse réponse acceptée dans ce forum. J'ai ensuite été incité à essayer de comprendre intuitivement pourquoi la division deSXSySxSyS_xS_y normalise la covariance: COV( X, Y)SXSy∈ [ - 1 , 1 ]COV(X,Y)SxSy∈[−1,1]\frac{\operatorname{COV}(X,Y)}{S_xS_y} \in...
Un de mes critiques demande pourquoi j'ai utilisé des données non pondérées, au lieu de données pondérées. J'ai discuté de la question avec un statisticien et sa réponse allait dans le sens de Si vous avez des observations indépendantes et que vous prenez la moyenne globale, sa variance est...
J'ai fait face à une distribution limite avec une covariance nulle entre deux variables mais leur corrélation est 111. Existe-t-il une telle distribution? Comment cela s'explique-t-il? Vous avez raison puis-je avoir besoin de donner plus de détails. OK, X et Y sont des distributions normales...
Je suis un peu confus quant à la formule de calcul de la covariance dans le processus gaussien (l'ajout de variance me confond toujours car il n'est pas toujours explicitement indiqué). L'origine de la confusion est que les formules sont données dans Pattern Recognition et Machine Learning par...
Supposons que et sont deux RV positifs et . Est-ce à dire que , ou faut-il plus
La covariance de deux variables a été calculée à -150. que disent les statistiques sur la relation entre deux
Il y a donc écart-type, variance et covariance, mais y a-t-il un écart-type co? Sinon pourquoi pas? Y a-t-il une raison mathématique fondamentale ou s'agit-il simplement d'une convention? Si oui, pourquoi n'est-il pas utilisé davantage, ou du moins vraiment difficile à trouver en utilisant les...
Ma compréhension du fonctionnement de la covariance est que les données qui sont corrélées devraient avoir une covariance quelque peu élevée. Je suis tombé sur une situation où mes données semblent corrélées (comme le montre le diagramme de dispersion) mais la covariance est proche de zéro. Comment...
Est-ce que ce qui suit est vrai? biais faible = variance élevée biais élevé = faible variance Je comprends les biais élevés et faibles, mais en quoi la variance est-elle différente? Ou sont les synonymes
Dans une autre tranche d'intuitions pour les identités en probabilité, considérons la loi d' identité élémentaire de la variance totale Var(X)=E[Var(X|Y)]+Var(E[X|Y])Var(X)=E[Var(X|Y)]+Var(E[X|Y]) \begin{eqnarray} \rm{Var}(X) &=&\rm{E}[\rm{Var}(X|Y)] + \rm{Var}(E[X|Y]) \end{eqnarray} Il s'agit...