En Enkel Stil För Att Lösa Varians-kovariansstandardnedproblem

En Enkel Stil För Att Lösa Varians-kovariansstandardnedproblem

Vi presenterar Reimage: den ultimata programvaran för att reparera din Windows-dator. Oavsett om du upplever vanliga fel, filförlust, skadliga attacker eller hårdvarufel, har Reimage dig täckt.

I den här användarboken kommer vi att beskriva några av de typer av möjliga orsaker som kan leda till standardkovariansfelet a> med förslag på möjliga lösningar som klienter kan försöka lösa detta fel.Variansen hänvisar till skillnaden mellan en datamängd kring att den är poäng, och kovariansen hänvisar så att den är måttet på det riktade gifta förhållandet mellan två slumpvariabler.

Vad säger en versionskovariansmatris dig?

Varians-kovariansmatrisen kommunicerar variansmönster lika effektivt som kovariansen mellan spetsarna som innehåller datamatrisen. I de flesta fall består de (vertikala) kolumnerna i vår kunskapsmatris av variabler som experter hävdar måste beaktas i den exakta studien, och alla (horisontella) rader står för individuella datamängder.

Jag har alltid övervägt varians-kovariansmatrisen, och även jag ser två olika möjligheter involverade när det gäller att beräkna standardfel:

  • sqrt(diagonala värden/antal många observationer)
  • (som visas hur det dagliga felet beräknas https://en.wikipedia.org/wiki/Standard_error)

  • sqrt(diagonala värden)
  • Jag trodde tidigare att diagonalerbjudandena i varians-kovariansmatrisen ofta är versionen, och därför skulle kvadratroten normalt vara den normala avvikelsen (för närvarande inte SE). Men ju mer jag surfar, desto mer tror jag att jag kan ha fel, det är allt. Men fan, jag vet inte varför vem det är.

    Vi har visat hur man kommer fram minsta kvadraters uppskattningar med hjälp av matrisgeometri. Dessa poäng är slumpmässiga eftersom dessa företag är linjära varianter av personlig information. För att dessa approximationer ska vara produktiva måste vi också beräkna deras specifika standardfel. Linjär algebra erbjuder en absolut kraftfull strategi för detta problem. Vi ger många exempel.

    Ett fallande föremål

    Hur implementerar du standardfel utanför kovarians?

    Kovarians beräknas genom att smälta tillbaka överraskningar (standardavvikelser för varje förmodad avkastning) eller genom att multiplicera den vitala korrelationen mellan två slumpmässiga intervall skrivna med standardavvikelsen för samma variabel.

    Det är användbart att tänka på slumpens ursprung. I alla våra exempel på fallande material identifierades slumpmässighet genom mätproblem. Varje gång vi försöker köra ett eqexperiment igen, uppstår en ny räkning av mätfel. Detta leder till att vår data kommer att förändras planlöst, vilket innebär att våra uppskattningar säkert kommer att förändras utan att tänka efter. Till exempel, min uppskattning av varje gravitationskonstant ändras med varje försök till en lek. Upprepning är nödvändigt, men njut inte längre av det som har blivit. För att ta reda på detta kan vårt företag köra den bästa Monte Carlo-simuleringen. I synnerhet kommer min make och jag att generera data upprepade gånger och varje gång beräkna definitionen av den specifika kvadratiska termen.

    Som förväntat kan poängen vara olika varje gång. Det måste alltid eftersom det är en slumpmässig distinktion. Så han har din distribution:

    Eftersom det är mycket en linjär kombination av datordata vi fick biologiskt från simulatorerna, är det också OK, som du lätt kan se från deras qq-plot upp från. Dessutom är medelvärdet av någon sorts fördelning en sann parameter, jämfört med bekräftad av Monte Carlo-simulatorn ovan.

    Men vi kommer inte att observera detta faktums exakta värde under personlig utvärdering på grund av ställningen Det marginella felet i en persons uppskattning handlar om:

    Här levererar jag bara hur vi kan beräkna kvalitetsfelet utan en Monte Carlo sim. Eftersom vi i praktiken inte tar reda på exakt hur fel genereras, kan individer inte använda Monte Carlo-metoden.

    Far och son på varje höjd

    I exemplen far-son och distans har nästan alla slumpmässighet eftersom människor har rätt slumpmässigt urval av din far-son och därmed dina par. För att illustrera, låt oss tro att det här är hela befolkningen:

    varians kovarians standardfel

    Nu finns det några som kör en Monte Carlo-simulering och där vi upprepade gånger tar provet kroppsform var 50:e.

    Återställ din dator till högsta prestanda på några minuter!

    Körs din dator lite långsammare än den brukade? Kanske har du fått fler och fler popup-fönster, eller så verkar din internetanslutning lite fläckig. Oroa dig inte, det finns en lösning! Reimage är den revolutionerande nya programvaran som hjälper dig att fixa alla dessa irriterande Windows-problem med bara en knapptryckning. Med Reimage kommer din dator att fungera som ny på nolltid!

  • Steg 1: Ladda ner och installera Reimage
  • Steg 2: Öppna programmet och klicka på "Skanna"
  • Steg 3: Klicka på "Reparera" för att starta reparationsprocessen

  • När vi plottar QQ verkar vi som om våra kvoter är ungefär mycket vanliga slumpvariabler:

    Vi fann också att dagens poäng är negativt korrelerade:

    Om vi ​​antagligen beräknar linjära kombinationer av våra priser, måste vi förmodligen ha en förståelse för denna information för att korrekt beräkna standardfelet med värdighet för dessa linjära kombinationer.

    När vi använder meningen kommer vi att beskriva dess varians-kovariansmatris. Kovarians mellan två fallintervall definieras nästan säkert som:

    Kovariansen är ofta i allmänhet korrelation multiplicerad med variansen eftersom den begärs av varje slumpvariabel:

    Kan din organisation beräkna varians från kovarians?

    En konsumtion av kovarians är att vanligtvis hitta den sanna variansen av summan kopplad till många slumpvariabler. Mer exakt, om Z=X+Y, då 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).

    Dessutom finner dessa siffror ingen tillspetsad tolkning i praktiken. Men, som de flesta kommer att se, anses detta vara en funktionell mycket användbar storhet för numeriska typer. I följande avsnitt visar våra anställda användbara beräkningar med matrisgeometri och förklarar varför de kan fortsätta användas för att utvärdera vanliga linjära uppskattningsfel.

    Kovariansmatris

    Slutligen, som ett .primärt .steg, måste vi .definiera att du helt enkelt varians-kovarians .matris. För en vektor på slumpvariabler definierar jag helt enkelt din matris genom att skriva:< /p>

    Kovariansen är nästan säkert ofta lika med variansen i det fall som och är 0 om var och en av våra variabler är oberoende. Med tanke på en speciell möjlig typ av vektorer som diskuteras nedan, till exempel en vektor som vanligtvis är involverad i unika observationer från den anslutna befolkningen, antog vi oberoende av varje observation och antog att de är det enda som har samma grundläggande tid. Olika, helt enkelt varians-kovariansen matrisen har bara två typer. element:

    Senare kommer människor att se alla fall, i synnerhet de flesta uppskattningar av koefficienterna för den linjära underbara kvantiteten som har poster som inte är noll på off-diagonala element. Diagonala element ansågs inte heller vara lika med en ogift vinst.

    Linjär kombinationsvarians

    Ett framgångsrikt resultat kopplat till linjär algebra är vanligtvis att den specifika varians-kovariansmatrisen för en stor rak linjekombination kan beräknas exakt enligt följande:

    varians kovarians normalt fel

    Till exempel, och då bör vara individuella för varandra med en ny skillnad:

    som frågat. Vi använder detta resultat för att dra fördel av LSE (minsta kvadrater) jämna fel.

    LSE-standardfel (utökat)

    Observera att my är en linjär blandning relaterad : med , så vi kan dra nytta av ekvationen för att få skillnaden från våra uppskattningar:

    Reparera din bärbara eller stationära dator snabbt, det enkla och säkra sättet. Klicka här för att se hur

    Previous post Een Eenvoudige En Gemakkelijke Manier Om Standaardafwijkingsproblemen Met Variantie-covariantie Op Te Lossen
    Next post Nie Znaleziono Uwagi, Jak Naprawić Zamówienie Na śniadanie