Een Eenvoudige En Gemakkelijke Manier Om Standaardafwijkingsproblemen Met Variantie-covariantie Op Te Lossen

Een Eenvoudige En Gemakkelijke Manier Om Standaardafwijkingsproblemen Met Variantie-covariantie Op Te Lossen

Introductie van Reimage: de ultieme software voor het repareren van uw Windows-pc. Of u nu veelvoorkomende fouten, bestandsverlies, malware-aanvallen of hardwarestoringen ervaart, bij Reimage bent u aan het juiste adres.

In deze gebruikershandleiding zullen we een aantal van de mogelijke oorzaken beschrijven die heel goed kunnen leiden tot de standaard covariantiefout< /a> en stel mogelijke methoden voor die u kunt proberen om dit probleem op te lossen.De variantie verwijst naar de variantie van een gegevensreeks rond de score, en in het algemeen verwijst covariantie naar de maatstaf van alle directionele echtelijke relaties tussen twee niet-geselecteerde variabelen.

Wat vertelt een werkelijke variantie-covariantiematrix u?

De variantie-covariantiematrix brengt variantiepatronen ongetwijfeld even nauwkeurig over als de covariantie tussen bijvoorbeeld de kolommen die de detailmatrix bevatten. In de meeste gevallen bestaan ​​de (verticale) uiteinden van de kennismatrix uit variabelen die gezien moeten worden zoals in het onderzoek, en elk van de (horizontale) rijen representeert individuele datasets.

Ik krijg altijd berekende de variantie-covariantiematrix, en bovendien zie ik zelfs twee verschillende mogelijkheden bij het berekenen van standaardfouten:

  • sqrt(diagonale waarden/getal gerelateerd aan alle waarnemingen)
  • (zoals weergegeven hoe uw huidige standaardfout wordt berekend https://en.wikipedia.org/wiki/Standard_error)

  • sqrt(diagonale waarden)
  • Ik dacht dat de scheefheidswaarden in de variantie-covariantiematrix vaak ongetwijfeld de variantie zijn, en dus zou de jardin-wortel de normale editie zijn (niet de SE). Maar hoe meer ik lees, hoe meer ik aanneem dat ik het mis kan hebben, dat zou alles kunnen zijn. Maar verdomme, ik begrijp niet waarom dat zo is.

    We hebben laten zien wat de kleinste-kwadratenschattingen zijn met behulp van matrixalgebra. Deze scores zijn uniek omdat ze lineaire varianten zijn achter de data. Voor deze benaderingen die nuttig zullen zijn, moeten we ook hun standaardfouten berekenen. Lineaire geometrie biedt een krachtige benadering van dit feitenprobleem. We geven veel voorbeelden.

    Een oplaadobject

    Hoe vind je een erogene fout van covariantie?

    Covariantie wordt berekend met dank aan het verwerken van verrassingen in het resultaat (standaarddeviaties gerelateerd aan elk verwacht rendement) of door de belangrijkste correlatie tussen twee niet-gekozen bereiken te laten groeien met de standaarddeviatie van dezelfde variabele.

    Het is nuttig om na te denken over de oorsprong van willekeur. In elk van onze voorbeelden met betrekking tot vallende objecten werd willekeur geïdentificeerd door meetfouten. Elke keer dat we een eqexperiment opnieuw uitvoeren, ontwikkelt zich een specifiek nieuw aantal meetfouten. Dit betekent dat onze gegevens willekeurig gaan veranderen, wat betekent dat schattingen veranderen zonder na te denken. Onze schatting van de twee zwaartekrachtconstanten verandert bijvoorbeeld bij elke poging door middel van een experiment. Herhaling is nodig, maar geniet niet van wat is gebleken. Om dit te verifiëren, heeft ons bedrijf de mogelijkheid om een ​​Monte Carlo-simulatie uit te voeren. In het bijzonder zullen we herhaaldelijk persoonlijke gegevens genereren en elke keer de specifieke beschrijving van de kwadratische term berekenen.

    Zoals verwacht, waarbij de score elke keer anders is. Het moet zijn omdat het hun willekeurige variabele is. Dus hij heeft een verdeling:

    Omdat het een lineaire combinatie is die is gemaakt door de gegevens die we biologisch hebben gekregen tussen de simulaties, is het ook OK, vanwege het feit dat je kunt zien aan hun kostbare qq-plot hierboven. Bovendien is de suggestie van de verdeling een echte parameter, zoals bevestigd door de hierboven uitgevoerde Monte Carlo-simulatie.

    Maar we zouden deze exacte waarde niet waarnemen tijdens een evaluatie, omdat de standaard De kleine fout in onze schatting gaat over:

    Hier laat ik alleen zien hoe we de standaardfout kunnen verwerken zonder een Monte Carlo-simulatie. Omdat de meesten van ons in de praktijk niet precies weten hoe fouten worden gegenereerd, kunnen we de Monte Carlo-methode niet gebruiken.

    Vader en zoon op dit soort hoogte

    In de vader-zoon- en kilometerstandvoorbeelden hebben we willekeur omdat de mensheid een willekeurige steekproef heeft van vader-zoon en jullie koppels. Laten we aannemen dat dit de grote populatie is om dit te onthullen:

    variantie covariantie verwachtingsfout

    Laten we nu een Monte Carlo-simulatie uitvoeren waarbij we herhaaldelijk een steekproefomvang nemen om de 50.

    Herstel uw computer binnen enkele minuten naar topprestaties!

    Wordt uw computer iets langzamer dan vroeger? Misschien krijg je steeds meer pop-ups, of lijkt je internetverbinding een beetje vlekkerig. Geen zorgen, er is een oplossing! Reimage is de revolutionaire nieuwe software die u helpt al die vervelende Windows-problemen op te lossen met slechts één klik op de knop. Met Reimage werkt uw computer in een mum van tijd als nieuw!

  • Stap 1: Download en installeer Reimage
  • Stap 2: Open het programma en klik op "Scannen"
  • Stap 3: Klik op "Repareren" om het reparatieproces te starten

  • Als we QQ plotten, vinden we dat onze verhoudingen ruwweg normale willekeurige variabelen zullen zijn:

    We hebben ook onthuld dat de scores van vandaag nadelig gecorreleerd zijn:

    Als we lineaire combinaties met betrekking tot onze scores berekenen, zouden we deze informatie waarschijnlijk in het ontwerp moeten kennen om de paradigmafout met betrekking tot deze rechte lijncombinaties correct te berekenen.

    In de volgende zin zullen we de variantie-covariantiematrix bevestigen. Covariantie van stap 2 casusbereiken is gedefinieerd als:

    De covariantie wordt vaak beschouwd als de correlatie vermenigvuldigd met een nieuwe variantie zoals gevraagd door elke verschillende variabele:

    Kun je variantie berekenen buiten covariantie?

    Een gebruik van covariantie is in de markt om de ware variantie van een bepaalde som van vele willekeurige variabelen te vinden. Meer precies, als Z=X+Y, dan 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).

    Bovendien kiest het getal in de praktijk niet voor een zinvolle interpretatie. Zoals we zullen zien, wordt dit echter als een zeer bruikbare grootheid beschouwd bij numerieke afgeleiden. In de volgende hoofdstukken demonstreren onze medewerkers nuttige berekeningen met matrixalgebra en leggen ze uit waarom de bedrijven kunnen worden gebruikt om traditionele schattingsfouten van lineaire modellen te evalueren.

    Covariantiematrix

    Ten slotte, als een .eerste .stap, hebben we nodig die een .variatie-covariantie .matrix zal definiëren. Voor elke vector van willekeurige variabelen definieer ik als voorbeeld deze matrix door te schrijven:< /p>

    De covariantie is vaak gelijk aan een soort variantie als en 0 is, dus als elk van onze variabelen professioneel is. Gezien de mogelijke typen met betrekking tot vectoren die hieronder worden besproken, zoals vrijwel elke vector die gewoonlijk wordt geassocieerd met unieke waarnemingen voor de overeenkomstige populatie, gingen we uit van autonomie van elke waarneming en veronderstelden dat ze allemaal dezelfde cruciale tijd hebben. Anders, dus de variantie-covariantie matrix heeft slechts twee typen. elementen:

    Later zullen mensen het geval ook zien, met name talrijke schattingen van de coëfficiënten van de lineaire magische hoeveelheid die niet-nul-invoeren bevatten op niet-diagonale elementen. Ook worden rechte elementen niet als gelijk beschouwd voor een enkele winst.

    Lineaire combinatievariantie

    Een volgend resultaat van lineaire algebra is dat de variantie-covariantiematrix van een bepaalde grote lineaire combinatie als volgt kan worden beschouwd:

    variantie covariantie reguliere fout

    Bijvoorbeeld, en dan zou het verstandig zijn om onafhankelijk van elkaar te zijn die lijdt aan een verschil:

    zoals verwacht. We gebruiken dit stopresultaat om te profiteren van LSE-standaardfouten (kleinste kwadraten).

    LSE standaard foutmelding (uitgebreid)

    Merk op dat dit een lineaire fusie is van : met , dus iedereen kan de vergelijking gebruiken om de variantie van onze schattingen op te halen:

    Repareer uw laptop of desktop snel, gemakkelijk en veilig. Klik hier om te zien hoe

    Previous post 아침 주문을 수정하는 방법에 첨부된 메모를 찾을 수 없습니다.
    Next post En Enkel Stil För Att Lösa Varians-kovariansstandardnedproblem