A covariância é uma quantidade usada para medir a força e a direção do relacionamento linear entre duas variáveis. A covariância é sem escala e, portanto, muitas vezes difícil de interpretar; quando escalado pelos DPs das variáveis, torna-se o coeficiente de correlação de Pearson.
... supondo que eu seja capaz de aumentar o conhecimento deles sobre variação de maneira intuitiva ( Entendendo "variação" intuitivamente ) ou dizendo: É a distância média dos valores dos dados da 'média' - e como a variação está no quadrado unidades, pegamos a raiz quadrada para manter as mesmas...
Quais são as principais diferenças entre realizar a análise de componentes principais (PCA) na matriz de correlação e na matriz de covariância? Eles dão os mesmos
Seguindo essa pergunta, como você explicaria a covariância para alguém que entende apenas a média? , que aborda a questão de explicar a covariância a uma pessoa leiga, levantou uma questão semelhante em minha mente. Como alguém explicaria a um neófito estatístico a diferença entre covariância e...
O que é covariância em linguagem simples e como ela está vinculada aos termos estrutura de dependência , correlação e variância-covariância em relação a projetos de medidas
Vejo que muitos algoritmos de aprendizado de máquina funcionam melhor com cancelamento médio e equalização de covariância. Por exemplo, as Redes Neurais tendem a convergir mais rapidamente, e o K-Means geralmente oferece melhores agrupamentos com recursos pré-processados. Não vejo a intuição por...
Li no meu livro que não garante que X e Y sejam independentes. Mas se são independentes, sua covariância deve ser 0. Ainda não consegui pensar em nenhum exemplo adequado; alguém poderia fornecer um?cov ( X, Y) =
Acho que a resposta deve ser sim, mas ainda sinto que algo não está certo. Deve haver alguns resultados gerais na literatura, alguém poderia me
Estou curioso sobre a natureza de Σ−1Σ−1\Sigma^{-1} . Alguém pode dizer algo intuitivo sobre "O que Σ−1Σ−1\Sigma^{-1} diz sobre dados?" Editar: Obrigado pelas respostas Depois de fazer alguns ótimos cursos, gostaria de acrescentar alguns pontos: É uma medida de informação, ou seja,...
O denominador do estimador de variância (imparcial) é pois existem observações e apenas um parâmetro está sendo estimado.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} Da mesma forma, pergunto-me...
Ao calcular a matriz de covariância de uma amostra, é garantido obter uma matriz simétrica e definida positiva? Atualmente, meu problema tem uma amostra de 4600 vetores de observação e 24
Ouvi dizer que correlações parciais entre variáveis aleatórias podem ser encontradas invertendo a matriz de covariância e obtendo células apropriadas dessa matriz de precisão resultante (esse fato é mencionado em http://en.wikipedia.org/wiki/Partial_correlation , mas sem uma prova) . Por que...
Suponha que eu tenha o seguinte modelo yi=f(xi,θ)+εiyi=f(xi,θ)+εiy_i=f(x_i,\theta)+\varepsilon_i onde , é um vetor de variáveis explicativas, são os parâmetros da função não linear e , onde é naturalmente matriz.yi∈RKyi∈RKy_i\in \mathbb{R}^Kxixix_iθθ\thetafffεi∼N(0,Σ)εi∼N(0,Σ)\varepsilon_i\sim...
Acabei de ser apresentado (vagamente) à covariância / correlação browniana / à distância . Parece particularmente útil em muitas situações não lineares, ao testar a dependência. Mas não parece ser usado com muita frequência, embora covariância / correlação sejam frequentemente usadas para dados não...
Eu tenho várias observações multivariadas e gostaria de avaliar a densidade de probabilidade em todas as variáveis. Supõe-se que os dados sejam normalmente distribuídos. Em números baixos de variáveis, tudo funciona como eu esperaria, mas passar para números maiores resulta na matriz de covariância...
Se é um vetor aleatório e é uma matriz fixa, alguém poderia explicar por queZZ\mathbf {Z}AAAcov[AZ]=Acov[Z]A⊤.cov[AZ]=Acov[Z]A⊤.\mathrm{cov}[A \mathbf {Z}]= A \mathrm{cov}[\mathbf
Estou tendo problemas para gerar um conjunto de séries temporais coloridas estacionárias, dada sua matriz de covariância (suas densidades espectrais de potência (PSDs) e densidades espectrais de potência cruzada (CSDs)). Eu sei que, dadas duas séries temporais yEu( T )yEu(t)y_{I}(t) e yJ( T...
Basicamente, o que eu quero saber é como as diferentes estruturas de covariância são aplicadas e como os valores dentro dessas matrizes são calculados. Funções como lme () permitem escolher qual estrutura gostaríamos, mas eu adoraria saber como elas são estimadas. Considere o modelo linear de...
Se tivermos 2 variáveis aleatórias normais e não correlacionadas , podemos criar 2 variáveis aleatórias correlacionadas com a fórmulaX1,X2X1,X2X_1, X_2 Y=ρX1+1−ρ2−−−−−√X2Y=ρX1+1−ρ2X2Y=\rho X_1+ \sqrt{1-\rho^2} X_2 e então terá uma correlação ρ com X 1 .YYYρρ\rhoX1X1X_1 Alguém pode explicar...
Se os dados forem 1d, a variação mostrará até que ponto os pontos de dados são diferentes um do outro. Se os dados forem multidimensionais, obteremos uma matriz de covariância. Existe uma medida que fornece um número único de como os pontos de dados são diferentes entre si em geral para dados...
Primeiro de tudo, não estou perguntando isso: Por que a correlação zero não implica independência? Isso é abordado (de maneira bastante agradável) aqui: /math/444408/why-does-zero-correlation-not-imply-independence O que estou perguntando é o oposto ... digamos que duas variáveis sejam...