Questions marquées «covariance»

La covariance est une grandeur utilisée pour mesurer la force et la direction de la relation linéaire entre deux variables. La covariance est non mise à l'échelle, et donc souvent difficile à interpréter; lorsqu'il est mis à l'échelle par les écarts-types des variables, il devient le coefficient de corrélation de Pearson.

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Distributions hyperprior pour les paramètres (matrice d'échelle et degrés de liberté) d'un wishart avant une matrice de covariance inverse
J'estime plusieurs matrices de covariance inverse d'un ensemble de mesures à travers différentes sous-populations en utilisant un wishart prior dans jags / rjags / R. Au lieu de spécifier une matrice d'échelle et des degrés de liberté sur la matrice de covariance inverse antérieure (la distribution de Wishart), je voudrais …
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Signes de covariances connexes
Supposons que et sont deux RV positifs et . Est-ce à dire que , ou faut-il plus d'informations?XXXYYYCov(X,Y)&gt;0Cov(X,Y)&gt;0Cov(X,Y)>0Cov(X,1/Y)&lt;0Cov(X,1/Y)&lt;0Cov(X,1/Y)<0
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Comprendre cela
Je viens de voir cette question et la merveilleuse réponse acceptée dans ce forum. J'ai ensuite été incité à essayer de comprendre intuitivement pourquoi la division deSXSySxSyS_xS_y normalise la covariance: COV( X, Y)SXSy∈ [ - 1 , 1 ]COV⁡(X,Y)SxSy∈[−1,1]\frac{\operatorname{COV}(X,Y)}{S_xS_y} \in [-1,1] Je pense que ce sera utile si je comprends …
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Covariance pour trois variables
J'essaie de comprendre comment fonctionne la matrice de covariance . Supposons donc que nous ayons deux variables:X, YX,YX, Y, où 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])] donne la relation entre les variables, …
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Pourquoi
Tout d’abord, j’apprécie que les discussions sur r2r2r^2 provoquent généralement des explications sur R2R2R^2(c.-à-d. le coefficient de détermination en régression). Le problème auquel je cherche à répondre est de généraliser cela à toutes les instances de corrélation entre deux variables. Donc, je suis perplexe sur la variance partagée depuis un …
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Une distribution multivariée avec une matrice de covariance singulière peut-elle avoir une fonction de densité?
Supposons qu'une distribution multivariée sur ait une matrice de covariance singulière. Peut-on en conclure qu'il n'a pas de fonction de densité?RnRn\mathbb R^n Par exemple, c'est le cas pour la distribution normale multivariée, mais je ne sais pas si c'est vrai pour toutes les autres distributions multivariées. C'est, je pense, une …
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Problèmes avec le krigeage ordinaire
Je suivais cet article wiki lié au krigeage ordinaire Maintenant, ma matrice de covariance ressemble à ceci, pour 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 Eh bien la relation entre semvariogramme et variogramme est donnée par γ(h)/(C0)=1−C(h)/C(0)γ(h)/(C0)=1−C(h)/C(0)\gamma(h)/(C0) = 1 …
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Covariance d'une variable et d'une combinaison linéaire d'autres variables
Soit variables de séries temporelles et la covariance entre deux paires quelconques de celles-ci est connue.X,A,B,C,DX,A,B,C,DX,A,B,C,D Supposons que nous voulons trouver , où a, b, c, d sont des 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 Existe-t-il un moyen de le faire sans développer E[(X−E[X])(aA+......)]E[(X−E[X])(aA+......)]E[(X-E[X])(aA+......)] ?
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