Je lisais sur les métriques de régression dans le manuel python scikit-learn et même si chacun d'eux a sa propre formule, je ne peux pas dire intuitivement quelle est la différence entre et le score de variance et donc quand utiliser l'un ou l'autre pour évaluer mes
J'ai deux variables aléatoires et .X>0X>0X > 0Y>0Y>0Y > 0 Étant donné que je peux estimer comment puis-je estimerCov(X,Y),Cov(X,Y),\text{Cov}(X, Y),Cov(log(X),log(Y))?Cov(log(X),log(Y))?\text{Cov}(\log(X),
Supposons que j'ai une matrice X qui est n par p, c'est-à-dire qu'elle a n observations, avec chaque observation dans l'espace p-dimensionnel. Comment trouver la variance de ces n observations? Dans le cas où p = 1, il me suffit d'utiliser la formule de variance régulière. Qu'en est-il des cas où...
Je travaille sur certaines techniques de regroupement, où pour un groupe donné de vecteurs de dimension d, je suppose une distribution normale multivariée et je calcule le vecteur moyen d'échantillon d et la matrice de covariance de l'échantillon. Ensuite , lorsque vous essayez de décider si un...
Quelle est la variance du produit de variables aléatoires
Supposons que j'ai des matrices de covariance et . Parmi ces options, lesquelles sont également des matrices de covariance?XXXOuiYY X+ YX+YX+Y X2X2X^2 XOuiXYXY J'ai un peu de mal à comprendre ce qui est exactement nécessaire pour que quelque chose soit une matrice de covariance. Je suppose que cela...
Comment la matrice d'erreur var / cov est-elle calculée par les progiciels d'analyse statistique dans la pratique? Cette idée m'est claire en théorie. Mais pas en pratique. Je veux dire, si j'ai un vecteur de variables aléatoires , je comprends que la matrice de variance / covariance recevra le...
Il est bien connu qu'une matrice de covariance doit être définie semi-positive, mais l'inverse est-il vrai? Autrement dit, chaque matrice définie semi-positive correspond-elle à une matrice de
Je suis préoccupé par le problème que j'aimerais amorcer la valeur de p pour une estimation de partir de données multipliées imputées (MI), mais qu'il n'est pas clair pour moi comment combiner les valeurs de p entre les ensembles d'IM.θθ\theta Pour les ensembles de données MI, l'approche standard...
Cela me rend confus / époustouflant que le binôme a une variance proportionnelle à . De manière équivalente, les informations de Fisher sont proportionnelles à 1p ( 1 - p )p(1−p)p(1-p) . Quelle est la raison pour ça? Pourquoi l'information Fisher est-elle minimisée àp=0,5? Autrement dit, pourquoi...
Je me demandais comment déduire la variance d'une variable à l'aide d'un boxplot. Est-il au moins possible de déduire si deux variables ont la même variance en observant leur
J'ai un très grand ensemble de données et il manque environ 5% de valeurs aléatoires. Ces variables sont corrélées entre elles. L'exemple de jeu de données R suivant n'est qu'un exemple de jouet avec des données corrélées factices. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1,...
Supposons que soit uniformément distribué sur . Laissez et . Montrer que la corrélation entre et est nulle.XXX[0,2π][0,2π][0, 2\pi]Y=sinXY=sinXY = \sin XZ=cosXZ=cosXZ = \cos XYYYZZZ Il semble que j'aurais besoin de connaître l'écart type du sinus et du cosinus, ainsi que leur covariance. Comment...
Habituellement, est transformé en Fisher pour tester la différence entre deux valeurs . Mais, lorsqu'une méta-analyse doit être effectuée, pourquoi devrions-nous prendre une telle mesure? Corrige-t-il l'erreur de mesure ou l'erreur non due à l'échantillonnage et pourquoi devrions-nous supposer que...
Je veux implémenter une régression de processus gaussienne incrémentielle en utilisant une fenêtre glissante sur les points de données qui arrivent un par un via un flux. Soit la dimensionnalité de l'espace d'entrée. Ainsi, chaque point de données a nombre d'éléments.dddxixix_iddd Soit la taille de...
Je lis ce document sur les processus Wishart généralisés (GWP). L'article calcule les covariances entre différentes variables aléatoires (suivant le processus gaussien ) en utilisant la fonction de covariance exponentielle au carré, c'est-à-dire . Il indique ensuite que cette matrice de covariance...
Je sais que nous utilisons pour estimer la variance d'une population. Je me souviens d'une vidéo de Khan Academy où l'intuition donnée était que notre moyenne estimée est probablement un peu différente de la réelle, de sorte que les distances seraient en fait plus grandes, donc nous divisons par...
J'ai une matrice de covariance et je souhaite partitionner les variables en clusters en utilisant un clustering hiérarchique (par exemple, pour trier une matrice de covariance).n×nn×nn \times nkkk Existe-t-il une fonction de distance typique entre les variables (c'est-à-dire entre les colonnes /...
Quelles sont les «meilleures» mesures pour les matrices de covariance, et pourquoi? Il est clair pour moi que Frobenius & c n'est pas approprié, et les paramétrisations d'angle ont aussi leurs problèmes. Intuitivement, on pourrait vouloir un compromis entre ces deux, mais j'aimerais aussi...
J'essaie de comprendre toute la variance / erreur std d'une série chronologique de rendements financiers, et je pense que je suis coincé. J'ai une série de données mensuelles sur le retour des actions (appelons-le ), qui a une valeur attendue de 1,00795 et une variance de 0,000228 (l'écart-type est...