Acabei de ver esta pergunta e a maravilhosa resposta aceita neste fórum. Fui então desencadeado para tentar entender intuitivamente por que a divisão de SxSySxSyS_xS_y está normalizando a covariância: COV( X, Y)SxSy∈ [ - 1 , 1 ]COV(X,Y)SxSy∈[−1,1]\frac{\operatorname{COV}(X,Y)}{S_xS_y} \in...
Eu enfrentei uma distribuição limitadora com covariância zero entre duas variáveis, mas a correlação delas é . Existe tal distribuição? Como isso pode ser explicado?111 Você está certo, posso precisar dar mais detalhes. OK, X e Y são distribuição normal bivariada com diferentes variações e...
Digamos que é uma variável aleatória com covariância . Por definição , as entradas da matriz de covariância são covariâncias: Além disso, sabe-se que as entradas da precisão satisfazem: onde o lado direito é a covariância de com condicionado em todas as outras variáveis.X∈RnX∈RnX \in...
Apenas fazendo alguns jogos mentais passando por minhas notas de estatísticas ... Eu vi ACFs com valores negativos nos lags 1 e 2 - talvez eu esteja com a mente em branco aqui, mas um AC negativo alto no lag 1 não implica uma série como (-1,1, -1,1, ...) e, como tal, esperamos que o CA alterne...
Não consigo entender essa propriedade de séries estacionárias e a função de autocorrelação. Eu tenho que provar isso ∑h = 1n - 1ρ^( h ) = - 12∑h=1n-1ρ^(h)=-12\begin{align} \sum_{h=1}^{n-1}\hat\rho(h)=-\frac{1}{2} \end{align} Onde e é a função de autocovariânciaγ(h)ρ^(h)=γ^( H )γ^( 0...
Fiquei me perguntando por que as pessoas usam processos gaussianos (GP) para modelar uma função desconhecida (às vezes determinística). Por exemplo, considere uma função desconhecida . Temos três observações independentes dessa
O PCA procura fatores nos dados que maximizam a variação explicada. A análise de correlação canônica (CCA), até onde eu entendo, é como um PCA, mas procura por fatores que maximizem a covariância cruzada entre dois conjuntos de dados. Portanto, encontre fatores semelhantes ao pca, comuns a dois...
Eu já vi ótimos posts explicando o PCA e por que, sob essa abordagem, os autovetores de uma matriz de correlação (simétrica) são ortogonais. Também entendo as maneiras de mostrar que esses vetores são ortogonais entre si (por exemplo, pegar os produtos cruzados da matriz desses vetores próprios...
Meu objetivo final é ser capaz de gerar um vetor de tamanho de variáveis aleatórias correlacionadas de Bernoulli. Uma maneira de fazer isso é usar a abordagem Gaussian Coupla. No entanto, a abordagem Gaussian Coupla apenas me deixa com um vetor:NNN ( p1, … , PN) ∈ [ 0 , 1...
Suponha que você ajuste um modelo . Existem implicações práticas para a estimativa do efeito da interação se e estiverem correlacionados?y= x1+ x2+ x1× x2y=x1+x2+x1×x2y = x_1 + x_2 + x_1\times x_2x1x1x_1x2x2x_2 Entendo que poderia haver problemas de colinearidade se e estiverem muito...
Minha pergunta é bastante simples: sejam e duas variáveis aleatórias uniformes não correlacionadas em . Eles são independentes?XXXYYY[−1,1][−1,1][-1,1] Fiquei com a impressão de que duas variáveis aleatórias não correlacionadas são necessariamente necessariamente independentes se sua...
Esta questão resulta da discussão que se segue a uma pergunta anterior: Qual é a conexão entre mínimos quadrados parciais, regressão de classificação reduzida e regressão de componentes principais? Para a análise de componentes principais, um modelo probabilístico comumente usado é...
Estou tentando conciliar duas declarações aparentemente opostas sobre robustez e não normalidade da estatística do teste de correlação de Pearson (onde nulo significa "sem correlação"). Esta resposta do CV diz: Muito não robusto. Este manual do biostat diz: [...] numerosos estudos de...
Ao executar uma análise bayesiana, uma coisa a verificar é a autocorrelação das amostras MCMC. Mas não entendo o que está causando essa autocorrelação. Aqui , eles estão dizendo que Amostras de alta autocorrelação [do MCMC] geralmente são causadas por fortes correlações entre variáveis....
O que eu quero fazer é construir GLMMs para avaliar a seleção de recursos, e eu tenho um conjunto de variáveis (algumas representando distâncias e outras representando% da cobertura do solo). Posso testar a correlação entre variáveis antes de padronizá-las? Não tenho muita certeza do que devo...
Eu li este parágrafo em James et al., Introdução à Aprendizagem Estatística , p183-184 [1]: Como a média de muitas quantidades altamente correlacionadas tem uma variação maior do que a média de muitas quantidades que não são tão altamente correlacionadas, a estimativa de erro de teste resultante...
Estou tentando calcular o coeficiente de correlação de Pearson de acordo com esta fórmula em um grande conjunto de dados: Principalmente, meus valores estão entre -1 e 1, mas às vezes recebo números estranhos como: 1.0000000002 -3 E assim por diante. É possível ter dados estranhos que...
Com base na sua experiência, você tem alguma sugestão para representar matrizes de correlação variáveis no tempo? Eu olhei para /quant/1565/how-do-i-graphically-represent-the-evolution-of-a-covariance-matrix-over-time , mas não consegui encontrar nenhum bom artigo. Estou fazendo essa pergunta...
Existem várias medidas de associação (ou contingência ou correlação) entre duas variáveis aleatórias binárias e , entre outrasXXXYYY Pearson coeficiente phi V de Cramér Gostaria de saber como o seguinte número se relaciona a medidas conhecidas, se é estatisticamente interessante, e sob qual...
Duas variáveis não correlacionadas não são necessariamente independentes, como é simplesmente exemplificado pelo fato de e não serem correlacionados, mas não independentes. No entanto, duas variáveis não correlacionadas e distribuídas em conjunto normalmente são garantidas como independentes....