La covarianza es una cantidad utilizada para medir la fuerza y la dirección de la relación lineal entre dos variables. La covarianza no tiene escala y, por lo tanto, a menudo es difícil de interpretar; cuando se escala por las DE de las variables, se convierte en el coeficiente de correlación de Pearson.
... suponiendo que pueda aumentar su conocimiento sobre la varianza de una manera intuitiva ( Entendiendo la "varianza" intuitivamente ) o diciendo: Es la distancia promedio de los valores de datos de la "media", y dado que la varianza está en cuadrado unidades, tomamos la raíz cuadrada para...
¿Cuáles son las principales diferencias entre realizar el análisis de componentes principales (PCA) en la matriz de correlación y en la matriz de covarianza? ¿Dan los mismos
Siguiendo con esta pregunta, ¿cómo explicaría la covarianza a alguien que solo entiende la media? , que aborda el tema de explicar la covarianza a una persona laica, me planteó una pregunta similar. ¿Cómo se explicaría a un neófito estadístico la diferencia entre covarianza y correlación ? Parece...
¿Qué es la covarianza en lenguaje sencillo y cómo se relaciona con los términos dependencia , correlación y estructura de varianza-covarianza con respecto a los diseños de medidas
Veo que muchos algoritmos de aprendizaje automático funcionan mejor con la cancelación media y la ecualización de covarianza. Por ejemplo, las redes neuronales tienden a converger más rápido, y K-Means generalmente ofrece una mejor agrupación con características preprocesadas. No veo que la...
Leí de mi libro de texto que no garantiza que X e Y sean independientes. Pero si son independientes, su covarianza debe ser 0. Todavía no se me ocurre ningún ejemplo adecuado; alguien podría proporcionar uno?cov ( X, Y) =
Supongo que la respuesta debería ser sí, pero aún siento que algo no está bien. Debería haber algunos resultados generales en la literatura, ¿alguien podría
Tengo curiosidad sobre la naturaleza de Σ−1Σ−1\Sigma^{-1} . ¿Alguien puede decir algo intuitivo sobre "¿Qué dice Σ−1Σ−1\Sigma^{-1} sobre los datos?" Editar: Gracias por las respuestas Después de tomar algunos cursos excelentes, me gustaría agregar algunos puntos: Es una medida de la...
El denominador del estimador de varianza (imparcial) es ya que hay observaciones y solo se está estimando un parámetro.n−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} Por la misma razón, me pregunto...
Al calcular la matriz de covarianza de una muestra, ¿se garantiza que se obtenga una matriz simétrica y definida positiva? Actualmente mi problema tiene una muestra de 4600 vectores de observación y 24
Escuché que se pueden encontrar correlaciones parciales entre variables aleatorias invirtiendo la matriz de covarianza y tomando celdas apropiadas de dicha matriz de precisión resultante (este hecho se menciona en http://en.wikipedia.org/wiki/Partial_correlation , pero sin una prueba) . ¿Por qué...
Supongamos que tengo el siguiente modelo yi=f(xi,θ)+εiyi=f(xi,θ)+εiy_i=f(x_i,\theta)+\varepsilon_i donde yi∈RKyi∈RKy_i\in \mathbb{R}^K , xixix_i es un vector de variables explicativas, θθ\theta es los parámetros de la función no lineal fff y εi∼N(0,Σ)εi∼N(0,Σ)\varepsilon_i\sim N(0,\Sigma) ,...
Acabo de presentarme (vagamente) a la covarianza / correlación browniana / a distancia . Parece particularmente útil en muchas situaciones no lineales, cuando se prueba la dependencia. Pero no parece usarse con mucha frecuencia, a pesar de que la covarianza / correlación a menudo se usa para datos...
Tengo varias observaciones multivariadas y me gustaría evaluar la densidad de probabilidad en todas las variables. Se supone que los datos se distribuyen normalmente. Con un número bajo de variables, todo funciona como cabría esperar, pero pasar a números mayores da como resultado que la matriz de...
Si ZZ\mathbf {Z} es un vector aleatorio y es una matriz fija, ¿podría alguien explicar por quéc o v [ A Z ] = A c o v [ Z ] A ⊤ .AAAcov[AZ]=Acov[Z]A⊤.cov[AZ]=Acov[Z]A⊤.\mathrm{cov}[A \mathbf {Z}]= A \mathrm{cov}[\mathbf
Tengo problemas para generar un conjunto de series temporales de colores estacionarios, dada su matriz de covarianza (sus densidades espectrales de potencia (PSD) y sus densidades espectrales de potencia cruzada (CSD)). Sé que, dadas dos series temporales y , puedo estimar sus densidades...
Básicamente, me pregunto cómo se aplican las diferentes estructuras de covarianza y cómo se calculan los valores dentro de estas matrices. Funciones como lme () nos permiten elegir qué estructura nos gustaría, pero me encantaría saber cómo se estiman. Considere el modelo de efectos lineales mixtos...
Si tenemos 2 variables aleatorias normales no correlacionadas entonces podemos crear 2 variables aleatorias correlacionadas con la fórmulaX1, X2X1,X2X_1, X_2 Y= ρ X1+ 1 - ρ2-----√X2Y=ρX1+1−ρ2X2Y=\rho X_1+ \sqrt{1-\rho^2} X_2 y luego tendrá una correlación con .ρ X 1YYYρρ\rhoX1X1X_1 ¿Alguien...
Si los datos son 1d, la varianza muestra hasta qué punto los puntos de datos son diferentes entre sí. Si los datos son multidimensionales, obtendremos una matriz de covarianza. ¿Existe una medida que proporcione un número único de cómo los puntos de datos son diferentes entre sí en general para...
En primer lugar, no estoy preguntando esto: ¿Por qué la correlación cero no implica independencia? Esto se aborda (bastante bien) aquí: /math/444408/why-does-zero-correlation-not-imply-independence Lo que pregunto es lo contrario ... digamos que dos variables son completamente independientes...