«covariance» 태그된 질문

공분산 행렬 와 Y 가 있다고 가정합니다 . 이러한 옵션 중 공분산 행렬은 무엇입니까?엑스XX와이YY 엑스+ YX+YX+Y 엑스2X2X^2 엑스와이XYXY 공분산 행렬이되는 데 필요한 것이 무엇인지 이해하는 데 약간의 어려움이 있습니다. 예를 들어 이고 Y = cov ( Y 1 , Y 2 ) 인 경우 1을 유지하려면 해당 cov ( X …

12 covariance  covariance-matrix 

공분산 행렬이 반 양성이어야한다는 것이 잘 알려져 있지만, 그 반대가 사실입니까? 즉, 모든 반 양성 유한 행렬이 공분산 행렬에 해당합니까?

12 covariance  matrix 

주어진 d- 차원 벡터 클러스터에 대해 다변량 정규 분포를 가정하고 샘플 d- 차원 평균 벡터와 샘플 공분산 행렬을 계산하는 몇 가지 클러스터링 기술을 연구하고 있습니다. 그런 다음 보이지 않는 새로운 d- 차원 벡터가이 클러스터에 속하는지 결정하려고 할 때이 측정을 통해 거리를 확인합니다. ( X나는− μ^엑스)'σ^− 1엑스( X나는− μ^엑스) > B0.95( …

12 clustering  multivariate-analysis  covariance  covariance-matrix  matrix-inverse 

Greg가하는 것처럼 누군가를 설명 할 수 있지만 좀 더 자세하게는 임의의 변수가 어떻게 종속 될 수 있지만 공분산이 없는가? 그렉, 여기에 포스터, 원을 사용하는 예제 제공 여기를 . 누군가 여러 단계의 프로세스를 설명하는 일련의 단계를 사용하여이 프로세스를 더 자세히 설명 할 수 있습니까? 또한 심리학의 예를 알고 있다면 관련 개념 …

12 random-variable  covariance  independence 

내 연구의 배경 : 깁스 샘플링에서 어디 샘플 XXX (관심의 가변) 및 YYY 에서 P(X|Y)P(X|Y)P(X|Y) 및 P(Y|X)P(Y|X)P(Y|X) 는 각각 XXX 및 YYY 있는 kkk 차원 랜덤 벡터. 프로세스는 일반적으로 두 단계로 나뉩니다. 모든 샘플을 폐기하는 번인 기간. 샘플은 X1∼XtX1∼XtX_1\sim X_t 및 로 나타냅니다 Y1∼YtY1∼YtY_1\sim Y_t. 샘플을 평균화하는 "애프터 번인"기간 X¯=1k∑ki=1Xt+iX¯=1k∑i=1kXt+i\bar{X} …

11 hypothesis-testing  covariance  covariance-matrix  gibbs 

33 개의 변수 (열)로 설명되는 717 개의 관측치 (행)로 구성된 데이터 세트가 있습니다. 모든 변수는 z- 점수로 데이터를 표준화합니다. 두 변수가 선형 적으로 종속되지 않습니다 ( ). 또한 분산이 매우 낮은 ( 미만 ) 모든 변수를 제거했습니다 . 아래 그림은 해당 상관 매트릭스를 보여줍니다 (절대 값).r = 1아르 자형=1r=10.10.10.1 factoranMatlab에서 …

11 matlab  factor-analysis  covariance  covariance-matrix 

공분산 행렬에 대한 "최상의"메트릭은 무엇이며 그 이유는 무엇입니까? Frobenius & c가 적절하지 않으며 각도 매개 변수화에도 문제가 있음이 분명합니다. 직관적 으로이 두 가지 사이의 타협을 원할 수도 있지만 명심해야 할 다른 측면과 잘 확립 된 표준이 있는지 알고 싶습니다. 공통 메트릭에는 공분산 행렬이 자연스럽지 않기 때문에 여러 가지 단점이 있습니다. …

11 covariance  metric 

I는이 공분산 행렬와으로 분할 할 변수 사용하여 클러스터 계층 클러스터링 (공분산 행렬을 정렬하도록).n×nn×nn \times nkkk 변수 간 ​​(즉, 제곱 공분산 행렬의 열 / 행 사이) 일반적인 거리 함수가 있습니까? 또는 더 많은 것이 있으면 주제에 대한 좋은 참고 자료가 있습니까?

11 clustering  covariance  distance-functions  distance 

저는 현재 ECE 학사에 대한 기본 통계에서 결승을 위해 공부하고 있습니다. 나는 수학이 대부분 아래에 있다고 생각하지만 실제로 숫자의 의미를 직관적으로 이해하지 못합니다. 나는 E [X]가 확률에 의해 가중 된 X의 모든 결과의 "가중 평균"이라는 것을 알고 있습니다. Var [X]는 E [X]의 예상 분산을 제곱하므로 분포의 "흐림"에 대해 알려줍니다. 다른 …

11 mathematical-statistics  stochastic-processes  covariance  pdf 

이 글을 통해 GWP ( Generalized Wishart Processes) 에 대해 읽고 있습니다. 이 논문은 제곱 지수 공분산 함수, 즉 사용하여 다른 랜덤 변수 ( 가우시안 프로세스에 따른 ) 간의 공분산을 계산합니다. . 그런 다음이 공분산 행렬은 GWP를 따릅니다.케이( x , x') = exp( − | ( x − x') |22 …

11 machine-learning  normal-distribution  covariance  wishart  nonparametric-bayes 

두 개의 비 독립적 랜덤 변수가 있고 너무 많은 "신호"를 잃지 않고 가능한 한 변수 간의 공분산을 줄이고 싶다고 가정하면 센터링이 도움이됩니까? 나는 중심화가 의미있는 요인으로 상관 관계를 줄인다는 것을 어딘가 읽었으므로 공분산에 대해서도 동일하게 수행해야한다고 생각합니다.

11 correlation  covariance  random-vector 

나는 두 개의 임의 변수의 공분산을 더 잘 이해하고 그것을 처음 생각한 사람이 통계에서 일상적으로 사용되는 정의에 어떻게 도달했는지 이해하려고 노력했습니다. 나는 그것을 더 잘 이해하기 위해 위키 백과 에 갔다 . 이 기사에서 대한 올바른 후보 측정 또는 수량 은 다음과 같은 속성을 가져야합니다.씨o v ( X, Y)Cov(X,Y)Cov(X,Y) 두 …

11 correlation  covariance 

분포의 공분산을 병렬로 계산하고 분포 결과를 단일 가우시안으로 결합해야합니다. 두 가지를 어떻게 결합합니까? 두 작품이 비슷하게 분포되고 크기가 조정되면 두 작품 사이의 선형 보간. Wikipedia 는 조합에 대한 하단에 포럼을 제공하지만 옳지 않은 것 같습니다. 두 개의 동일하게 분포 된 분포는 동일한 공분산을 가져야하지만 페이지 하단의 공식은 공분산을 두 배로합니다. …

11 covariance  moments 

스트림을 통해 하나씩 도착하는 데이터 포인트 위에 슬라이딩 창을 사용하여 증분 가우시안 프로세스 회귀를 구현하고 싶습니다. 하자 입력 공간의 차원을 나타낸다. 따라서, 모든 데이터는 지적 갖는 원소의 수.dddxixix_iddd 슬라이딩 윈도우의 크기를 이라고하자 .nnn 예측을하기 위해 그램 행렬 의 역수를 계산해야합니다 . 여기서 이고 k는 제곱 지수 커널입니다.KKKKij=k(xi,xj)Kij=k(xi,xj)K_{ij} = k(x_i, x_j) …

11 regression  covariance  gaussian-process  linear-algebra  online 

나는 이전 연구에서 Va r ( A + B ) = Va r ( A ) + Va r ( B ) + 2 Co v ( A , B )Vㅏ아르 자형(ㅏ+비)=Vㅏ아르 자형(ㅏ)+Vㅏ아르 자형(비)+2씨영형V(ㅏ,비)Var(A+B) = Var(A) + Var(B) + 2 Cov (A,B) 그러나 나는 왜 그런지 이해하지 못합니다. A와 B가 …

10 variance  covariance  intuition