Preguntas etiquetadas con covariance

Estoy estimando varias matrices de covarianza inversa de un conjunto de mediciones a través de diferentes subpoblaciones usando un wishart anterior en jags / rjags / R. En lugar de especificar una matriz de escala y grados de libertad en la matriz de covarianza inversa anterior (la distribución de Wishart), …

9 bayesian  covariance  prior  wishart  hierarchical-bayesian 

Entiendo cómo funciona la covarianza es que los datos que están correlacionados deberían tener una covarianza algo alta. Me he encontrado con una situación en la que mis datos parecen correlacionados (como se muestra en el diagrama de dispersión) pero la covarianza es casi cero. ¿Cómo puede la covarianza de …

8 python  descriptive-statistics  covariance 

Asumir XXXe son dos RV positivos y . ¿Esto implica que , o se necesita más información?YYYCo v ( X, Y) &gt; 0Cov(X,Y)&gt;0 0Cov(X,Y)>0Co v ( X, 1 / Y) &lt; 0Cov(X,1/ /Y)&lt;0 0Cov(X,1/Y)<0

8 covariance 

La covarianza de dos variables se calculó en -150. ¿Qué dicen las estadísticas sobre la relación entre dos variables?

8 covariance 

Estoy un poco confundido sobre la fórmula para calcular la covarianza en el proceso gaussiano (la adición de la varianza siempre me confunde, ya que no siempre se denota explícitamente). El origen de la confusión es que las fórmulas que se dan en Reconocimiento de patrones y Aprendizaje automático de …

8 machine-learning  covariance  covariance-matrix  kernel-trick  gaussian-process 

Me enfrenté a una distribución limitante con cero covarianza entre dos variables, pero su correlación es 111. ¿Existe tal distribución? ¿Cómo se puede explicar? Tienes razón, necesito dar más detalles. OK, X e Y son distribución normal bivariada con diferentes varianzas y medias (sin n) pero corr = 1- (1 …

8 distributions  correlation  covariance  asymptotics  bivariate 

Acabo de ver esta pregunta y la maravillosa respuesta aceptada en este foro. Luego me activaron para tratar de comprender intuitivamente por qué la división de está normalizando la covarianza:SxSySxSyS_xS_y COV(X,Y)SxSy∈[−1,1]COV⁡(X,Y)SxSy∈[−1,1]\frac{\operatorname{COV}(X,Y)}{S_xS_y} \in [-1,1] Creo que será útil si entiendo por qué normaliza para ser . Por supuesto, entiendo que, por …

8 correlation  variance  covariance  intuition 

Estoy tratando de entender cómo funciona la matriz de covarianza . Supongamos que tenemos dos variables:X, YX,YX, Y, dónde 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])] da la relación entre las variables, es decir, cuánto depende una de la otra. Ahora, tres casos variables es menos claro para mí. Una definición intuitiva para …

8 correlation  covariance  moments 

En primer lugar, aprecio que las discusiones sobre generalmente provoquen explicaciones sobre (es decir, el coeficiente de determinación en la regresión). El problema que estoy tratando de responder es generalizar eso a todas las instancias de correlación entre dos variables.r2r2r^2R2R2R^2 Entonces, me ha intrigado la variación compartida durante bastante tiempo. …

8 correlation  variance  covariance  r-squared 

Suponga que una distribución multivariada sobre tiene una matriz de covarianza singular. ¿Podemos concluir que no tiene una función de densidad?RnorteRn\mathbb R^n Por ejemplo, es el caso de la distribución normal multivariada, pero no estoy seguro de si es cierto para todas las demás distribuciones multivariadas. Esta es, creo, una …

8 distributions  mathematical-statistics  covariance 

Estaba siguiendo este artículo wiki relacionado con el kriging ordinario Ahora mi matriz de covarianza se ve así, para 4 variables 1 0.740818220681718 0.548811636094027 0.406569659740599 0.740818220681718 1 0.740818220681718 0.548811636094027 0.548811636094027 0.740818220681718 1 0.740818220681718 0.406569659740599 0.548811636094027 0.740818220681718 1 Bueno, la relación entre semvariograma y variograma viene dada por γ(h)/(C0)=1−C(h)/C(0)γ(h)/(C0)=1−C(h)/C(0)\gamma(h)/(C0) = 1 …

8 covariance  autocorrelation  variogram 

Tengo 65 muestras de datos de 21 dimensiones (pegados aquí ) y estoy construyendo la matriz de covarianza a partir de ellos. Cuando se calcula en C ++, obtengo la matriz de covarianza pegada aquí . Y cuando se calcula en matlab a partir de los datos (como se muestra …

8 clustering  matlab  covariance  distance-functions  matrix-inverse 

Estoy familiarizado con el uso de las ideas de Random Matrix Theory para determinar el número de componentes principales del PCA de una matriz de covarianza / correlación para usar para formar factores. Si el valor propio asociado con la primera PC es grande, significa que los valores propios restantes …

8 correlation  pca  covariance  eigenvalues  random-matrix 

Sean variables de series de tiempo y se conoce la covarianza entre dos pares de estos.X,A,B,C,DX,A,B,C,DX,A,B,C,D Supongamos que queremos encontrar , donde a, b, c, d son constantes.cov(X,aA+bB+cC+dD)cov(X,aA+bB+cC+dD)\textrm{cov}(X,aA + bB + cC + dD)a,b,c,da,b,c,da,b,c,d ¿Hay alguna forma de hacerlo sin expandir E[(X−E[X])(aA+......)]E[(X−E[X])(aA+......)]E[(X-E[X])(aA+......)] ?

8 correlation  variance  covariance 

¿Hay una manera fácil de obtener la covarianza de los parámetros a partir de un ajuste de regresión restringido? Estoy usando la función PCLS en el paquete MGCV en R para ajustar la regresión restringida, sin embargo, estoy abierto a otros enfoques. La restricción que estoy imponiendo es que los …

8 regression  covariance