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协方差通俗理解
如何检验pearson相关系数的显著性
答:
对皮尔逊相关系数的
理解
可以从很多个角度来进行,有人从
协方差
矩阵的角度思考,有人从向量cosine夹角的角度思考,这几种方式只要能让你对皮尔逊相关有感性的理解就可以。我们假设两组数据X和Y,每个都包含n个元素,计算二者协方差的方法就可以记为 其中E(X)和E(Y)分别代表二者的期望,也就是平均值。
怎么
通俗
地
解释
svd奇异值分解以及作用?
答:
首先,我们回顾一下特征值分解的几何
解读
。想象一下,数据矩阵就像一个坐标系中的多维图形,特征值分解则是将这个图形旋转到一个新的坐标系,使得维度减少,而保持关键信息不丢失。特征值就像图形的“伸缩因子”,特征向量则是新坐标系的基向量。当我们从
协方差
矩阵的角度
理解
SVD时,其实质是对原始数据...
如何
通俗理解
beta分布?
答:
正确答案:贝塔是一种测定证券的均衡收益率对证券市场平均收益率变化敏感程度的指标用来测算某种证券或资产组合的系统风险大小反映了市场行情摆动情况下证券收益的趋势。它被定义为β i =σ im /σ M 2 其中σ im 表示证券i与市场组合肘之问的
协方差
σ M 表示市场组合M的标准差。β系数的值代表证券...
偏最小二乘回归
通俗理解
答:
偏最小二乘用于查找两个矩阵(X和Y)的基本关系,即一个在这两个空间对
协方差
结构建模的隐变量方法。偏最小二乘模型将试图找到X空间的多维方向来
解释
Y空间方差最大的多维方向。偏最小二乘回归特别适合当预测矩阵比观测的有更多变量,以及X的值中有多重共线性的时候。相比之下,标准的回归在这些情况...
设随机变量X,Y独立同分布,U=X+Y,V=X-Y,则U,V必然( )A.相关B.不相关C...
答:
本题D。∵ cov(U,V)=E(U-EU)(V-EV)=E(X-Y-E(X-Y))E(X+Y-E(X+Y))=E(X-EX-Y+EY)E(X-EX+Y-EY)=E(X-EX)2-E(Y-EY)2=DX-DY 由于X和Y是同分布的,故:DX=DY ∴ cov(U,V)=0 即U与V的相关系数为0,故D为正确答案两个随机变量相关系数为0,...
距离判别与贝叶斯判别的区别是什么?
答:
如下:贝叶斯判别的准则是使由误判带来的平均损失达到最小。距离判别采用的是马氏距离,马氏距离反映了分散程度,判别时计算样品到总体的马氏距离,把样品归类到马氏距离最小的类别中。对于
协方差
矩阵相等的若干个正态总体,两者的不同之处在于临界值的选取;若是先验概率和损失函数相同的两个同协方差矩阵的...
卡尔曼滤波的
通俗解释
答:
究竟相信谁多一点,我们可以用他们的
协方差
(covariance)来判断。因为Kg=5^2/(5^2+4^2),所以Kg=0.61,我们可以估算出k时刻的实际温度值是:23+0.61*(25-23)=24.22度。可以看出,因为温度计的协方差(covariance)比较小(比较相信温度计),所以估算出的最优温度值偏向温度计的值。现在我们已经得到k时刻的最优温度...
协方差
是什么意思?
答:
协方差通俗理解
是描述两个变量之间的变动关系。协方差具体定义:在概率论和统计学中,协方差用于衡量两个变量的总体误差。而方差是协方差的一种特殊情况,即当两个变量是相同的情况。期望值分别为E(X)=μ与E(Y)=ν的两个实数随机变量X与Y之间的协方差定义为:COV(X,Y)=E[(X-E(X))(Y-E(Y...
协方差
是什么意思?
答:
协方差通俗理解
是描述两个变量之间的变动关系。协方差具体定义:在概率论和统计学中,协方差用于衡量两个变量的总体误差。而方差是协方差的一种特殊情况,即当两个变量是相同的情况。期望值分别为E(X)=μ与E(Y)=ν的两个实数随机变量X与Y之间的协方差定义为:COV(X,Y)=E[(X-E(X))(Y-E(Y...
什么是
协方差
?
答:
协方差通俗理解
是描述两个变量之间的变动关系。协方差具体定义:在概率论和统计学中,协方差用于衡量两个变量的总体误差。而方差是协方差的一种特殊情况,即当两个变量是相同的情况。期望值分别为E(X)=μ与E(Y)=ν的两个实数随机变量X与Y之间的协方差定义为:COV(X,Y)=E[(X-E(X))(Y-E(Y...
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