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协方差的大小的意义
协方差
矩阵
的意义
答:
协方差
矩阵
的意义
是每一个元素是表示的随机向量 X 的不同分量之间的协方差,而不是不同样本之间的
协方 差
,如元素 Cij 就是反映的随机变量 Xi, Xj 的协方差。协方差矩阵是统计学与概率论概念。外文名为covariance matrix。统计学是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段,以达到推断所测对象的本质,...
两个随机变量的线性组合的
方差
计算
答:
如果两个随机变量X与Y独立,则D(aX+bY)=D(aX)+D(bY)=(a^2)D(X)+(b^2)D(Y)。如果两个随机变量X与Y独立,则D(aX+bY)=D(aX)+D(bY)+2abcov(X,Y)=(a^2)D(X)+(b^2)D(Y)+2abρ{√D(X)}{√D(Y)},其中ρ是X与Y的相关系数。
协方差
矩阵有什么
意义
答:
1、
协方差
矩阵中的每一个元素是表示的随机向量X的不同分量之间的协方差,而不是不同样本之间的协方差,如元素Cij就是反映的随机变量Xi,Xj的协方差。2、协方差是反映的变量之间的二阶统计特性,如果随机向量的不同分量之间的相关性很小,则所得的协方差矩阵几乎是一个对角矩阵。对于一些特殊的应用场合...
协方差
矩阵有什么
意义
答:
在统计学与概率论中,
协方差
矩阵的每个元素是各个向量元素之间的协方差。是从标量随机变量到高维度随机向量的自然推广。尽管协方差矩阵很简单,可它却是很多领域里的非常有力的工具。它能导出一个变换矩阵,这个矩阵能使数据完全去相关(decorrelation)。从不同的角度来看,也就是说能够找出一组最佳的基以...
这个
协方差
怎么转化的 怎么变成2倍了?
答:
方差
是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望(即均值)之间的偏离程度。统计中的方差(样本方差)是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。在许多实际问题中,研究方差即偏离程度有着重要
意义
。方差是衡量源数据和期望值相差...
协方差
矩阵有什么
意义
答:
定义是变量向量减去均值向量,然后乘以变量向量减去均值向量的转置再求均值。例如x是变量,μ是均值,
协方差
矩阵等于E[(x-μ)(x-μ)^t],物理
意义
是这样的,例如x=(x1,x2,...,xi)那么协方差矩阵的第m行n列的数为xm与xn的协方差,若m=n,则是xn的方差。如果x的元素之间是独立的,那么协...
协方差
矩阵有什么
意义
答:
定义是变量向量减去均值向量,然后乘以变量向量减去均值向量的转置再求均值。例如x是变量,μ是均值,
协方差
矩阵等于E[(x-μ)(x-μ)^t],物理
意义
是这样的,例如x=(x1,x2,...,xi)那么协方差矩阵的第m行n列的数为xm与xn的协方差,若m=n,则是xn的方差。如果x的元素之间是独立的,那么协...
如何理解正交表的均方误差
的意义
?
答:
1、设C是常数,则D(C)=0 2、设X是随机变量,C是常数,则有 3、设 X 与 Y 是两个随机变量,则 其中
协方差
特别的,当X,Y是两个不相关的随机变量则 F值是两个均方的比值[效应项/误差项],不可能出现负值。F值越大[与给定显著水平的标准F值相比较]说明处理之间效果[差异]越明显,误差项...
协方差
什么时候学的
答:
协方差
是高中开始学的。协方差不是高等数学的内容,是概率论与数理统计的内容,一般在高中阶段开始学习。协方差在概率论和统计学中用于衡量两个变量的总体误差,早某种
意义
上给出了两个变量线性相关性的强度以及这些变量的尺度。
协方差
矩阵的简单介绍
答:
这里的 X , Y 表示两个变量空间。用机器学习的话讲,就是样本有 x 和 y 两种特征,而 X 就是包含所有样本的 x 特征的集合, Y 就是包含所有样本的 y 特征的集合。有了上面的数学定义后,我们可以来讨论
协方差
矩阵了。当然,协方差本身就能够处理二维问题,两个变量的协方差矩阵并没有实际
意
...
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