Eu trabalho com as informações mútuas há algum tempo. Mas encontrei uma medida muito recente no "mundo da correlação" que também pode ser usada para medir a independência da distribuição, a chamada "correlação à distância" (também denominada correlação browniana):...
Eu preciso "aprender" a distribuição de um gaussiano bivariado com poucas amostras, mas uma boa hipótese sobre a distribuição anterior, então eu gostaria de usar a abordagem bayesiana. Eu defini o meu anterior: P(μ)∼N(μ0,Σ0)P(μ)∼N(μ0,Σ0) \mathbf{P}(\mathbf{\mu}) \sim...
Eu tenho uma unidade GPS que gera uma medição de ruído via matriz de covariância ΣΣ\Sigma : Σ=⎡⎣⎢σxxσyxσxzσxyσyyσyzσxzσyzσzz⎤⎦⎥Σ=[σxxσxyσxzσyxσyyσyzσxzσyzσzz]\Sigma = \left[\begin{matrix} \sigma_{xx} & \sigma_{xy} & \sigma_{xz} \\ \sigma_{yx} & \sigma_{yy} & \sigma_{yz} \\ \sigma_{xz} &...
Pelo que entendi, podemos obter correlação normalizando a covariância usando a equação ρi,j=cov(Xi,Xj)σiσjρi,j=cov(Xi,Xj)σiσj\rho_{i,j}=\frac{cov(X_i, X_j)}{\sigma_i \sigma_j} onde σi=E[(Xi−μi)2]−−−−−−−−−−−√σi=E[(Xi−μi)2]\sigma_i=\sqrt{E[(X_i-\mu_i)^2]} é o desvio padrão deXiXiX_i. Minha...
Quais são os benefícios de especificar uma estrutura de covariância em um GLM (em vez de tratar todas as entradas fora da diagonal na matriz de covariância como zero)? Além de refletir o que se sabe dos dados, ele faz melhorar a qualidade do ajuste? melhorar a precisão preditiva em dados...
Até onde eu entendi, a correlação de distância é uma maneira robusta e universal de verificar se há uma relação entre duas variáveis numéricas. Por exemplo, se tivermos um conjunto de pares de números: (x1, y1) (x2, y2) ... (xn, yn) podemos usar a correlação de distância para verificar se...
Questões Depende se a árvore é rasa ou profunda? Ou podemos dizer isso independentemente da profundidade / níveis da árvore? Por que o viés é baixo e a variância é alta? Por favor, explique intuitivamente e
Isso é um pouco complicado, por favor, me ajude a ver se estou entendendo mal esse conceito e de que maneira. Eu tenho um entendimento funcional da correlação, mas estou me sentindo um pouco apreensivo para realmente explicar com confiança os princípios por trás desse entendimento funcional. Pelo...
Se e são duas variáveis aleatórias que só podem assumir dois estados possíveis, como posso mostrar que implica independência? Isso vai contra o que aprendi no dia em que não implica independência ...X XXYYY C O v ( X , Y ) = 0 Cov(X,Y)=0Cov(X,Y) = 0C O v ( X , Y ) = 0Cov(X,Y)=0Cov(X,Y) = 0 A...
Estive olhando a página da Wikipedia para correlação de distância, onde parece ser caracterizada por como pode ser calculada. Embora eu pudesse fazer os cálculos, luto para obter quais medidas de correlação de distância e por que os cálculos têm a mesma aparência. Existe uma (ou muitas)...
Preciso derivar expressões analíticas para a função de autocovariância γ(k)γ(k)\gamma\left(k\right) de um processo ARMA (2,1) indicado por: yt=ϕ1yt−1+ϕ2yt−2+θ1ϵt−1+ϵtyt=ϕ1yt−1+ϕ2yt−2+θ1ϵt−1+ϵty_t=\phi_1y_{t-1}+\phi_2y_{t-2}+\theta_1\epsilon_{t-1}+\epsilon_t Então, eu sei...
Estou trabalhando em algumas técnicas de agrupamento, nas quais, para um determinado agrupamento de vetores da dimensão d, assumo uma distribuição normal multivariada e calculo o vetor médio da dimensão d da amostra e a matriz de covariância da amostra. Então, quando tentando decidir se um novo,...
Eu tenho duas variáveis aleatórias X>0X>0X > 0 e Y>0Y>0Y > 0 . Dado que eu posso estimar Cov(X,Y),Cov(X,Y),\text{Cov}(X, Y), como posso estimar Cov(log(X),log(Y))?Cov(log(X),log(Y))?\text{Cov}(\log(X),
É sabido que uma matriz de covariância deve ser definida semi-positiva, no entanto, o inverso é verdadeiro? Ou seja, toda matriz definida semi-positiva corresponde a uma matriz de
Alguém pode ilustrar, como Greg faz, mas com mais detalhes, como variáveis aleatórias podem ser dependentes, mas têm covariância zero? Greg, um pôster aqui, dá um exemplo usando um círculo aqui . Alguém pode explicar esse processo com mais detalhes usando uma sequência de etapas que ilustram o...
Após a pergunta de zzk sobre seu problema com simulações negativas, estou me perguntando quais são as famílias parametrizadas de distribuições no quadrante k-dimensional positivo, R k +, para o qual a matriz de covariância Σ pode ser definida.Rk+R+k\mathbb{R}_+^kΣΣ\Sigma Como discutido com ZZK ,...
Suponhamos que temos covariância matrizes e . Quais dessas opções também são matrizes de covariância?XXXYYY X+YX+YX+Y X2X2X^2 XYXYXY Tenho um pouco de dificuldade para entender o que exatamente é necessário para que algo seja uma matriz de covariância. Suponho que isso significa que, por...
Atualmente, estou estudando para minhas finais em estatística básica para meu bacharel em educação infantil. Embora eu ache que as contas estão em geral, não tenho uma compreensão intuitiva do que os números realmente significam (preâmbulo: usarei uma linguagem um tanto desleixada). Eu sei que E...
Eu estava tentando entender melhor a covariância de duas variáveis aleatórias e entender como a primeira pessoa que pensou nisso chegou à definição que é rotineiramente usada em estatística. Eu fui à wikipedia para entender melhor. Pelo artigo, parece que uma boa medida ou quantidade de candidato...
Os antecedentes do meu estudo : Em uma amostragem de Gibbs em que amostramos (a variável de interesses) e de e respectivamente, onde e são vetores aleatórios em dimensionais. Sabemos que o processo geralmente é dividido em duas etapas:Y P ( X | Y ) P ( Y | X ) X Y