Statistiche e Big Data covariance

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Una somma e un prodotto di due matrici di covarianza sono anche una matrice di covarianza?

Supponiamo di avere covarianza matrici e . Quali di queste opzioni sono quindi anche le matrici di covarianza?YXXXYYY X+ YX+YX+Y X2X2X^2 XYXYXY Ho un po 'di problemi a capire cosa è esattamente necessario affinché qualcosa sia una matrice di covarianza. Suppongo che, ad esempio, se e che per 1 per …

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Ogni matrice definita semi-positiva corrisponde a una matrice di covarianza?

È noto che una matrice di covarianza deve essere definita semi-positiva, ma è vero il contrario? Cioè, ogni matrice definita semi-positiva corrisponde a una matrice di covarianza?

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Cosa fare quando la matrice di covarianza del campione non è invertibile?

Sto lavorando ad alcune tecniche di clustering, in cui per un determinato cluster di vettori di dimensione D presumo una distribuzione normale multivariata e calcolo il vettore medio d-dimensionale del campione e la matrice di covarianza del campione. Quindi, quando provo a decidere se un nuovo vettore invisibile, d-dimensionale appartiene …

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Qualcuno può illustrare come può esserci dipendenza e zero covarianza?

Qualcuno può illustrare, come fa Greg, ma in modo più dettagliato, in che modo le variabili casuali possono essere dipendenti, ma hanno una covarianza zero? Greg, un poster qui, fornisce un esempio usando un cerchio qui . Qualcuno può spiegare questo processo in modo più dettagliato usando una sequenza di …

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Come verificare se una matrice di covarianza è diversa da zero?

Lo sfondo del mio studio : In un campionamento di Gibbs dove campione (la variabile di interessi) e da e rispettivamente, dove e sono -dimensional vettori casuali. Sappiamo che il processo è generalmente suddiviso in due fasi:Y P ( X | Y ) P ( Y | X ) X …

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Come eseguire l'analisi fattoriale quando la matrice di covarianza non è definita positiva?

Ho un set di dati composto da 717 osservazioni (righe) che sono descritte da 33 variabili (colonne). I dati sono standardizzati assegnando un punteggio z a tutte le variabili. Non esistono due variabili che dipendono linearmente ( ). Ho anche rimosso tutte le variabili con varianza molto bassa (inferiore a …

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Metriche per matrici di covarianza: svantaggi e punti di forza

Quali sono le metriche "migliori" per le matrici di covarianza e perché? È chiaro per me che Frobenius ecc. Non sono appropriati, e anche le parametrizzazioni angolari hanno i loro problemi. Intuitivamente si potrebbe desiderare un compromesso tra questi due, ma vorrei anche sapere se ci sono altri aspetti da …

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Quali sono le distanze tra le variabili che formano una matrice di covarianza?

Ho una matrice di covarianza e desidero dividere le variabili in cluster utilizzando un cluster gerarchico (ad esempio, per ordinare una matrice di covarianza).kn×nn×nn \times nkkk Esiste una tipica funzione di distanza tra le variabili (ovvero tra colonne / file della matrice quadrata di covarianza)? O se ce ne sono …

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Matrice di covarianza per il processo gaussiano e la distribuzione di Wishart

Sto leggendo questo documento sui processi generalizzati di Wishart (GWP). L'articolo calcola le covarianze tra diverse variabili casuali (seguendo il processo gaussiano ) usando la funzione di covarianza esponenziale quadrata, ovvero . Dice quindi che questa matrice di covarianza segue GWP.K(x,x′)=exp(−|(x−x′)|22l2)K(x,x′)=exp⁡(−|(x−x′)|22l2)K(x,x') = \exp\left(-\frac{|(x-x')|^2}{2l^2}\right) Pensavo che una matrice di covarianza calcolata …

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Comprensione intuitiva covarianza, covarianza incrociata, correlazione automatica / incrociata e densità dello spettro di potenza

Attualmente sto studiando per le mie finali in statistiche di base per il mio scapolo ECE. Mentre penso di avere la matematica per lo più giù, mi manca la comprensione intuitiva del significato reale dei numeri (Preambolo: userò un linguaggio piuttosto sciatto). So che E [X] è la "media ponderata" …

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Significa centrare riduce la covarianza?

Supponendo che io abbia due variabili casuali non indipendenti e che voglia ridurre la covarianza tra loro il più possibile senza perdere troppo "segnale", significa centrare l'aiuto? Ho letto da qualche parte che significa che il centraggio riduce la correlazione di un fattore significativo, quindi sto pensando che dovrebbe fare …

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Intuizione sulla definizione della covarianza

Stavo cercando di capire meglio la covarianza di due variabili casuali e capire come la prima persona che ci pensava, arrivasse alla definizione che viene abitualmente utilizzata nelle statistiche. Sono andato su Wikipedia per capirlo meglio. Dall'articolo, sembra che la buona misura o quantità candidata per dovrebbe avere le seguenti …

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Combinazione di due matrici di covarianza

Sto calcolando la covarianza di una distribuzione in parallelo e ho bisogno di combinare i risultati distribuiti in singolare gaussiano. Come unisco i due? L'interpolazione lineare tra i due funziona quasi, se sono distribuiti e dimensionati in modo simile. Wikipedia fornisce un forumla in fondo per la combinazione, ma non …

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Regressione incrementale del processo gaussiano

Voglio implementare una regressione gaussiana incrementale usando una finestra scorrevole sui punti dati che arrivano uno ad uno attraverso un flusso. Permettere ddddenota la dimensionalità dello spazio di input. Quindi, ogni punto datiXioXiox_i ha ddd numero di elementi. Permettere nnn essere la dimensione della finestra scorrevole. Per fare previsioni, devo …

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Intuizione dietro la formula per la varianza di una somma di due variabili

Lo so da studi precedenti che Var(A+B)=Var(A)+Var(B)+2Cov(A,B)Var(A+B)=Var(A)+Var(B)+2Cov(A,B)Var(A+B) = Var(A) + Var(B) + 2 Cov (A,B) Tuttavia, non capisco perché. Vedo che l'effetto sarà quello di "aumentare" la varianza quando A e B covary altamente. Ha senso che quando crei un composito da due variabili altamente correlate tenderai ad aggiungere le …

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