Ein Einfach Zu Lösendes Varianz-Kovarianz-Standard-Down-Problem

Ein Einfach Zu Lösendes Varianz-Kovarianz-Standard-Down-Problem

Wir stellen vor: Reimage: die ultimative Software zum Reparieren Ihres Windows-PCs. Egal, ob Sie häufige Fehler, Dateiverluste, Malware-Angriffe oder Hardwareausfälle erleben, Reimage ist für Sie da.

In diesem User-Kit werden wir einige von Ihnen sehen, die möglichen Ursachen beschreiben, die dazu führen können, dass Sie den Standard-CoVarianzfehler dennoch mögliche Lösungen vorschlagen, die jemand versuchen kann, dieses Problem zu lösen.Die Varianz bezieht sich auf die Version eines Datensatzes um die Punktzahl der Nation, und die Kovarianz bezieht sich positiv auf das Maß der gerichteten Beziehungspartnerbeziehung zwischen zwei Zufallsvariablen.

Was sagt Ihnen eine Editionskovarianzmatrix?

Bei der Varianz-Kovarianz-Matrix geht es genauso genau um Varianzmuster wie bei der Kovarianz zwischen der Kopie, die die Datenmatrix enthält. In fast allen Fällen bestehen die (vertikalen) Spalten der wichtigsten Wissensmatrix aus Variablen, die in der gesamten Studie berücksichtigt werden müssen, und alle (horizontalen) Zeilen repräsentieren rechtlich einzelne Datensätze.

Ich habe immer die Varianz-Kovarianz-Matrix aufgezeichnet, und selbst ich sehe zwei verschiedene Möglichkeiten bei der Berechnung von Standardfehlern:

  • sqrt(Diagonalwerte/Anzahl praktisch aller Beobachtungen)
  • (wie gezeigt, wie der Routinefehler berechnet wird https://en.wikipedia.org/wiki/Standard_error)

  • sqrt(diagonale Werte)
  • Ich habe früher geträumt, dass oft die Diagonalen in der Varianz-Kovarianz-Matrix der große Unterschied sind, und daher sollte die Quadratwurzel normalerweise die normale Abweichung sein (nicht jeder unserer SE). Aber je mehr ich nachforsche, desto mehr denke ich, dass ich mich irren könnte, das ist alles. Aber verdammt, ich weiß nicht, warum das die Experten behaupten.

    Wir haben gezeigt, wie man Schätzungen der kleinsten Quadrate mithilfe der Matrixgeometrie identifiziert. Diese Werte sind zufällig, da Einzelpersonen lineare Varianten der Festplatte sind. Damit diese Näherungen von großem Nutzen sind, müssen wir auch Berechnungs- oder sogar Standardfehler berechnen. Die lineare Algebra bietet jeden leistungsfähigen Ansatz für dieses Problem. Wir liefern viele Beispiele.

    Ein fallender Gegenstand

    Wie finden Sie den Standardfehler bei der Kovarianz?

    Die Kovarianz wird berechnet, indem die Überraschungen der Endergebnisse verarbeitet werden (Standardabweichungen jeder vorhersehbaren Rendite) oder indem die Hauptkorrelation zwischen zwei Zufallsbereichen multipliziert wird, die mit der Standardabweichung der vergleichbaren Variablen erstellt wurde.

    Es ist sinnvoll, in der Region des Ursprungs der Zufälligkeit zu denken. Bei fast allen unseren Beispielen für herabfallende Gegenstände wurde die Zufälligkeit durch Messfehler identifiziert. Jedes Mal, wenn wir versuchen, ein eqExperiment erneut durchzuführen, tritt eine neue Menge an Messfehlern auf. Dies bedeutet nun, dass sich unsere Daten zufällig ändern, was bedeutet, dass unsere Schätzungen darauf ausgelegt sind, sich ohne Nachdenken zu ändern. Zum Beispiel ändert sich die beste Schätzung jeder Gravitationskonstante mit jedem Versuch, herumzuspielen. Wiederholung ist notwendig, aber genieße einfach nicht, was geworden ist. Um dies zu überprüfen, kann unser Unternehmen eine vollständige Monte-Carlo-Simulation durchführen. Insbesondere werden wir wiederholt Daten generieren und nach und nach die Definition des jeweiligen quadratischen Terms berechnen.

    Wie erwartet wird die Punktzahl jedes Mal als unterschiedlich angesehen. Es müssen mehr sein, weil es eine zufällige Variation ist. Er hat also Ihre Distribution:

    Da es sich immer um eine lineare Kombination der Computerdateien handelt, die wir biologisch von den Simulatoren erhalten haben, ist es auch in Ordnung, wie Sie vielleicht aus ihrem beschriebenen qq-Plot sehen möchten. Darüber hinaus ist der Mittelwert der Verteilung ein echter Parameter, verglichen mit der Bestätigung durch die oben durchgeführten Monte-Carlo-Simulatoren.

    Aber wir werden bei der persönlichen Bewertung keinen genauen Wert beobachten, wenn der StandDer marginale Fehler bei der Einbeziehung unserer Schätzung beträgt etwa:

    Hier zeige ich nur, wie wir den Paradigmenfehler ohne einen Monte-Carlo-Emulator berechnen können. Da wir in der Praxis nicht genau verstehen, wie Fehler generiert werden, kann ich die Monte-Carlo-Methode nicht anwenden.

    Vater und Sohn in so neuer Höhe

    In den Vater-Sohn- und Distanzbeispielen haben wir heute Zufälligkeit, weil Menschen zusätzlich zu Ihren Paaren eine fabelhafte Zufallsstichprobe Ihres Vater-Sohns haben. Nehmen wir zur Veranschaulichung an, dass dies die gesamte Population ist:

    Varianz-Kovarianz-Standardfehler

    Lassen Sie uns nun eine Monte-Carlo-Simulation durchführen, bei der wir die Stichprobenmenge alle 50 wiederholen.

    Stellen Sie Ihren Computer in wenigen Minuten wieder auf Höchstleistung!

    Läuft Ihr Computer etwas langsamer als früher? Vielleicht bekommen Sie immer mehr Pop-ups oder Ihre Internetverbindung scheint etwas lückenhaft zu sein. Keine Sorge, es gibt eine Lösung! Reimage ist die revolutionäre neue Software, mit der Sie all diese lästigen Windows-Probleme mit nur einem Klick beheben können. Mit Reimage läuft Ihr Computer im Handumdrehen wie neu!

  • Schritt 1: Reimage herunterladen und installieren
  • Schritt 2: Öffnen Sie das Programm und klicken Sie auf "Scannen"
  • Schritt 3: Klicken Sie auf "Reparieren", um den Reparaturvorgang zu starten

  • Bei der Darstellung von QQ stellen wir fest, dass unsere Verhältnisse ungefähr sehr häufige Zufallsvariablen sind:

    Wir haben auch festgestellt, dass alle unsere Punktzahlen negativ korrelieren:

    Wenn wir gewöhnlich Linearkombinationen in Millionenhöhe berechnen, müssen wir diese Informationen wahrscheinlich verstehen, um den Standardfehler unter Berücksichtigung dieser Linearkombinationen richtig zu berechnen.

    Im wichtigen Satz beschreiben wir normalerweise die Varianz-Kovarianz-Matrix. Die Kovarianz zweier Fallbereiche sollte wie folgt definiert werden:

    Die Kovarianz ist oft diese Korrelation multipliziert mit der Varianz, wie sie von jeder Zufallsvariablen angefordert wird:

    Kann Ihre Organisation die Varianz von der Kovarianz berechnen?

    Eine Implementierung der Kovarianz besteht darin, diese bestimmte wahre Varianz der Summe innerhalb vieler Zufallsvariablen zu finden. Genauer gesagt, wenn Z=X+Y, dann ist Var(Z)=Cov(Z,Z)=Cov(X+Y,X+Y)=Cov(X,X)+Cov(X,Y)+Cov ( Y ,X)+Cov(Y,Y)=Var(X)+Var(Y)+2Cov(X,Y).

    Außerdem findet unsere eigene Zahl in der Praxis keine besondere Interpretation. Wie die meisten jedoch sehen werden, wird dies als die beste sehr nützliche Größe für numerische Typen angesehen. In den folgenden Abschnitten demonstrieren unsere Experten nützliche Berechnungen unter Verwendung von Matrixgeometrie und erklären, warum sie verwendet werden sollten, um allgemeine Schätzfehler der linearen Variation zu bewerten.

    Kovarianzmatrix

    Schließlich müssen wir als .sehr .Schritt .eine Haupt-Varianz-Kovarianz-Matrix .definieren. Für einen an Zufallsvariablen angehängten Vektor definiere ich einfach diese Fähigkeitsmatrix, indem ich schreibe:< /p>

    Die Kovarianz ist jetzt oft gleich der angegebenen Varianz und ist 0, wenn jede unserer Variablen unabhängig ist. Angesichts eines hier diskutierten neuen möglichen Vektortyps, wie z.B. eines Vektors, der normalerweise mit eindeutigen Beobachtungen aus genau derselben Population verbunden ist, nahmen wir Unabhängigkeit von jeder letzten Beobachtung an und nahmen an, dass sie nahezu dieselbe Grundzeit haben. Unterschiedlich, dann die Varianz-Kovarianz Matrix hat nur einige Typen. Elemente:

    Später werden die Leute einen Fall sehen, insbesondere die meisten Schätzungen, die an die Koeffizienten der linearen Wundergröße angehängt sind, die Einträge ungleich Null haben, die Elemente außerhalb der Diagonale verwenden. Außerdem werden diagonale Elemente in der Regel nicht als Gewinn angesehen.

    Lineare Kombinationsvarianz

    Ein erfolgreiches Ergebnis der verknüpften linearen Algebra ist in der Regel, dass die sehr große Varianz-Kovarianz-Matrix einer großen Geradenkombination gleich berechnet werden kann:

    Varianz-Kovarianz-erogener Fehler

    Zum Beispiel, und dann sollten Sie sich über diesen Unterschied bewusst sein:

    wie vorgesehen. Wir verwenden dieses Ergebnis, um den Vorteil von LSE-Normfehlern (kleinste Quadrate) zu erfassen.

    LSE-Standardfehler (erweitert)

    Beachten Sie, dass a eine lineare Mischung zu : mit ist, sodass wir von der Gleichung profitieren können, um das Modell aus unseren Schätzungen zu erhalten:

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