Простой подход к решению стандартных задач дисперсии-ковариации

Простой подход к решению стандартных задач дисперсии-ковариации

Представляем Reimage: лучшее программное обеспечение для восстановления ПК с Windows. Независимо от того, сталкиваетесь ли вы с распространенными ошибками, потерей файлов, атаками вредоносных программ или сбоями оборудования, Reimage поможет вам.

В этом руководстве пользователя мы опишем некоторые из возможных причин, которые могут привести к стандартной коошибке отклонения и, кроме того, предложите возможные решения, которые вы и ваша семья можете попытаться устранить для устранения этой опасности.Дисперсия относится к большой разнице в наборе данных вокруг оценки, а ковариация относится, наконец, к мере направленной супружеской связи между двумя случайными переменными.

О чем говорит ковариационная матрица выпуска?

Матрица дисперсии-ковариации описывает закономерности дисперсии так же точно, как и ковариация между статьями, содержащими матрицу данных. В большинстве случаев (вертикальные) столбцы моей матрицы знаний состоят из переменных, которые необходимо учитывать в этом исследовании, а все (горизонтальные) строки соответствуют отдельным наборам данных.

Я всегда планировал матрицу дисперсии-ковариации, и даже я вижу здесь две разные возможности, связанные с вычислением стандартных ошибок:

  • sqrt(диагональные значения/количество более или менее всех наблюдений)
  • (как показано, как вычисляется знакомая ошибка https://en.wikipedia.org/wiki/Standard_error)

    <ул>

  • sqrt(диагональные значения)
  • Ранее я предполагал, что диагональные цены в матрице дисперсии-ковариации часто являются разнообразием, и поэтому квадратный корень, скорее всего, будет нормальным отклонением (а не этим SE). Но чем больше я слышал, тем больше я думал, что могу ошибаться, вот и все. Но, черт возьми, я не знаю, почему это такое.

    Мы показали, как получить оценки методом наименьших квадратов, используя матричную геометрию. Эти оценки случайны, потому что эти люди являются линейными разновидностями компьютерных данных. Чтобы эти приближения были успешными, нам также необходимо рассчитать его или ее стандартные ошибки. Линейная алгебра предлагает действительно мощный подход к этой проблеме. Мы предоставляем множество примеров.

    Падающий объект

    Как найти стандартную ошибку в результате ковариации?

    Ковариация рассчитывается путем переваривания неожиданных доходов (стандартных отклонений каждой предполагаемой доходности) или путем умножения очень важной корреляции между двумя случайными диапазонами на стандартное отклонение самой переменной.

    Полезно подумать, что связано с происхождением случайности. В одном из наших примеров падения элементов случайность была выявлена ​​по грубым ошибкам измерения. Каждый раз, когда мы снова пытаемся поторопить эксперимент, возникают новые случаи ошибок измерения. Это означает, что наши данные изменятся без особых размышлений, а это означает, что наши оценки определенно изменятся без размышлений. Например, их оценка каждой гравитационной постоянной обновляется при каждой попытке поиграть. Повторение необходимо, но, возможно, не наслаждайтесь тем, что стало. Чтобы найти это, наша компания может запустить реальное моделирование методом Монте-Карло. В частности, я действительно буду многократно генерировать данные и в равное время вычислять определение, которое вы видите, квадратичный член.

    Как и ожидалось, оценка обычно каждый раз разная. Оно должно получиться, потому что оно является случайным предметом сдвигов. Итак, у него есть ваша раздача:

    Поскольку это должна быть линейная комбинация ресурсов, которые мы биологически получили от симулятора, это также нормально, как вы можете видеть на их графике qq. Кроме того, среднее значение самого распределения является истинным параметром, если это подтверждается симуляторами Монте-Карло, выполненными выше.

    Но мы не будем наблюдать это единственное точное значение во время личной оценки только потому, что предельная ошибка в индивидуальной оценке составляет около:

    Здесь я просто показываю, как мы можем вычислить нормальную ошибку без симулятора Монте-Карло. Поскольку на практике мы не знаем, как именно генерируются ошибки, когда я не могу использовать метод Монте-Карло.

    Отец и сын на таком фактическом росте

    В примерах “отец-сын” и “расстояние” наша команда использует случайность, потому что у людей есть случайная выборка вашего отца-сына и, следовательно, ваших пар. Чтобы проиллюстрировать, давайте, например, если это все население:

    дисперсия ковариация стандартная ошибка

    Теперь мы можем запустить симуляцию Монте-Карло, из которой мы будем повторно брать высоту выборки каждые 50.

    Восстановите максимальную производительность компьютера за считанные минуты!

    Ваш компьютер работает немного медленнее, чем раньше? Возможно, вы получаете все больше и больше всплывающих окон, или ваше интернет-соединение кажется немного нестабильным. Не волнуйтесь, есть решение! Reimage — это революционно новое программное обеспечение, которое поможет вам решить все эти надоедливые проблемы с Windows одним нажатием кнопки. С Reimage ваш компьютер будет работать как новый в кратчайшие сроки!

  • Шаг 1. Загрузите и установите версию Reimage.
  • Шаг 2. Откройте программу и нажмите "Сканировать".
  • Шаг 3. Нажмите "Восстановить", чтобы начать процесс восстановления.

  • Построив график QQ, мы пришли к выводу, что наши соотношения представляют собой примерно обычные случайные величины:

    Мы также обнаружили, что современные оценки имеют отрицательную корреляцию:

    Если мы начнем вычислять линейные комбинации из наших сотен, нам, вероятно, потребуется знать эту информацию, чтобы правильно вычислить стандартную ошибку по отношению к этим линейным комбинациям.

    Используя предложение, мы опишем некоторые матрицы дисперсии-ковариации. Ковариация двух диапазонов случаев без сомнения определяется как:

    Ковариация часто представляет собой корреляцию, умноженную на дисперсию почти в соответствии с запросом каждой случайной переменной:

    Может ли человек рассчитать дисперсию по ковариации?

    Одно потребление ковариации состоит в том, чтобы обнаружить, что эта истинная дисперсия суммы связана со многими случайными величинами. Точнее, в Z=X+Y, тогда 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).

    Кроме того, как число не находит задушевного толкования на практике. Однако, как любой из нас увидит, это считается идеальной и очень полезной величиной для числовых типов. В следующих разделах наши сотрудники демонстрируют полезные расчеты с использованием матричной геометрии и объясняют, почему их всегда можно использовать для оценки распространенных ошибок оценки линейного издания.

    Ковариационная матрица

    Наконец, в качестве .первого шага нам нужно определить любой тип матрицы дисперсии-ковариации. Для вектора, связанного со случайными величинами, я просто определяю эту уникальную матрицу следующим образом:< /p>

    Ковариация, безусловно, часто равна дисперсии при условии, что и равна 0, если каждая присоединенная к нашим переменная независима. Учитывая основные возможные типы обсуждаемых векторов, которые вы обнаружите, такие как вектор, обычно применимый к уникальным наблюдениям одной и той же популяции, мы предположили независимость от одиночного наблюдения и предположили, что многие из них имеют одно и то же базовое время. ковариационная матрица имеет только пару типов. элементы:

    Позже люди увидят конкретный случай, в частности, большинство оценок в пределах коэффициентов линейной мощной величины, которые имеют ненулевые записи на недиагональных элементах. Кроме того, диагональные элементы не приравниваются к исключительной прибыли.

    Линейная комбинированная дисперсия

    Успешный результат, аналогичный линейной алгебре, обычно заключается в том, что основная матрица дисперсии-ковариации большой комбинации прямых может быть рассчитана следующим образом:

    дисперсия ковариация отраслевая стандартная ошибка

    Например, а затем должны быть самодостаточными друг для друга с разницей:

    как и предполагалось. Мы используем этот результат, чтобы учесть преимущества знакомых ошибок LSE (наименьших квадратов).

    Стандартная ошибка LSE (расширенная)

    Обратите внимание, что этот навык представляет собой линейную смесь, связанную : с , поэтому мы можем полагаться на уравнение, чтобы получить вариант из наших оценок:

    Отремонтируйте свой ноутбук или настольный компьютер быстро, просто и безопасно. Нажмите здесь, чтобы увидеть, как

    г.

    Previous post Dicas Para Obter A Solução De Problemas De Erro De Svn De Handshake SSL
    Next post SSL Handshake Svn 오류 문제 해결을 위한 팁