Perguntas com a marcação «covariance»

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Distribuições hiperprior para os parâmetros (matriz de escala e graus de liberdade) de um wishart antes de uma matriz de covariância inversa

Estou estimando várias matrizes de covariância inversa de um conjunto de medidas em diferentes subpopulações usando um wishart anterior em jags / rjags / R. Em vez de especificar uma matriz de escala e graus de liberdade na matriz de covariância inversa anterior (a distribuição wishart), eu...

bayesian covariance prior wishart hierarchical-bayesian
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Qual modelo de aprendizagem profunda pode classificar categorias que não são mutuamente exclusivas

Exemplos: Eu tenho uma frase na descrição do trabalho: "Java senior engineer in UK". Eu quero usar um modelo de aprendizado profundo para prever em duas categorias: English e IT jobs. Se eu usar o modelo de classificação tradicional, ele poderá prever apenas 1 rótulo com softmaxfunção na última...

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Como comparar eventos observados x eventos esperados?

Suponha que eu tenha uma amostra de frequências de 4 eventos possíveis: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 e tenho as probabilidades esperadas de meus eventos ocorrerem: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Com a soma das frequências observadas dos meus quatro eventos (18), posso calcular as...

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Sinal de Covariância e Rho de Spearman

Alguém tem uma prova de que a covariância entre duas variáveis sempre tem o mesmo sinal que Rho de Spearman, assumindo que ambas não são zero , ou uma explicação / contra-exemplo para mostrar por que não é esse o caso? Eu estou falando sobre as magnitudes da "população" (teórica), não sobre as...

covariance non-independent spearman-rho
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Entendendo que

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...

correlation variance covariance intuition
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Covariância para três variáveis

Estou tentando entender como a matriz de covariância funciona. Então, vamos supor que temos duas variáveis: , onde fornece a relação entre as variáveis, ou seja, quanto uma depende da outra.Cov ( X , Y ) = E [ ( x - E [ X ] ) ( y - E [ Y ] ) ]X, YX,YX, YCov ( X, Y) = E [ ( x - E [ X] ) ( y- E [ Y]...

correlation covariance moments
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Problemas com o kriging comum

Eu estava seguindo este artigo relacionado à krigagem comum Agora minha matriz de covariância se parece com isso, para 4 variáveis 1 0.740818220681718 0.548811636094027 0.406569659740599 0.740818220681718 1 0.740818220681718 0.548811636094027 0.548811636094027 0.740818220681718 1...

covariance autocorrelation variogram