协方差的意义 理解

最新推荐文章于 2023-04-05 12:49:44 发布
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分类专栏： 知识盲区
特征选择-皮尔逊系数即相关系数的物理含义
wqtltm的博客
08-15 3436
我假设我现在的数据样本有m个，我的特征是n个，现在我要计算任意两个特征之间的相关性，那么我假设我做的是                 这两个特征 ,  那么我们的计算公式是 ：   我们再记        这里表示减去均值 我们就发现了 相关系数计算公式分子不就是上面两个向量的向量积吗？ 而下面就是二者的模场的积啊。。。。呐呐呐，这相关系数不就是他们两个向量的余弦值吗？？？   ...
协方差矩阵, 相关系数矩阵
热门推荐
tattarrattat的专栏
10-19 4万+
 变量说明：设为一组随机变量，这些随机变量构成随机向量 ，每个随机变量有m个样本，则有样本矩阵                                                           （1）其中 对应着每个随机向量X的样本向量， 对应着第i个随机单变量的所有样本值构成的向量。 单随机变量间的协方差：随机变量 之间的协方差可以表示为      
相关系数的意义
醉糊涂仙的博客
07-31 1万+
1,相关系数和协方差一样都反应两个变量之间的相关性 2,但是相关系数是一个无量纲的量,它的出现就是为了消除量纲 参考博客:https://www.zhihu.com/question/20852004 ...
协方差基本理解
weixin_30828379的博客
04-19 133
转：https://www.cnblogs.com/chaosimple/p/3182157.html 转载于:https://www.cnblogs.com/gkh-whu/p/10736428.html
关于二维随机向量分布的协方差与相关系数的物理意义理解
biao2488890051的博客
01-04 1万+
在概率论中学到的二维随机变量的协方差公式到底对应什么物理意义呢，为什么就能度量两个随机变量之间之间相关性了呢？这里带着大家，结合随机变量取值图像来实际理解这个公式，从此以后不再是死记硬背，而是通熟易懂的理解了它的实际意义我们就能更好地使用它，这个在统计学，机器学习等方面都有运用。文章简短，一看就会！！！ 先上公式： 协方差：Cov(X,Y) = E[(X-E[X]) (Y-E[Y])] 相关...
协方差的意义
09-30
通过对协方差及其矩阵形式的理解，我们可以更好地把握不同随机变量之间的相互关系，并利用这些信息进行有效的数据分析和处理。特别是在PCA中，协方差矩阵成为了寻找数据主要特征的关键工具，有助于我们在复杂的数据...
协方差的意义和计算公式.pdf
03-03
在处理多维数据时，协方差对于理解不同特征之间的关联至关重要。当我们拥有一组包含多个特征的数据时，单个特征的方差只能描述该特征自身的离散程度，而协方差则可以帮助我们分析各个特征之间的相互作用。 协方差的...
协方差的理解
zydxnyy的博客
05-10 5762
  之前对于协方差一直不是非常理解，今天在做数据挖掘作业的时候又再次看到了协方差，所以就想着今天搞懂他。  当然，还是要请教李彦宏大师。  通过下文两篇文章，算是对协方差有了一个初步的，比较形象的了解了。  浅谈协方差矩阵  协方差的意义  我们描述一个一维的数据，可以用数学期望值E（X）来表示数据的平均值，也可以用一个方差S（X）来表示数据的离散程度。  但如果涉及到二维的数据，我们如何描述它的...
协方差的意义和计算公式.docx
03-03
在处理多维数据时，协方差尤为重要，因为它可以帮助我们理解不同变量之间的关联性。通过计算协方差，我们可以得知当一个变量增加时，另一个变量是否也倾向于增加（正相关），或者是否趋于减少（负相关）。 协方差的...
深入理解协方差
Braylon的博客
03-16 838
文章目录协方差方差例子协方差矩阵意义 协方差 度量各个维度偏离其均值的程度。协方差的值如果为正值，则说明两者是正相关的(从协方差可以引出“相关系数”的定义)，结果为负值就说明负相关的，如果为0，也是就是统计上说的“相互独立”。 在概率论中，两个随机变量 X 与 Y 之间相互关系，大致有下列3种情况： 当 X, Y 的联合分布像图那样时，我们可以看出，大致上有： X 越大 Y 也越大， X 越...
相关系数—如何从本质上理解协方差和相关系数（一）？
heavy_truck的博客
04-05 1200
只有真正理解数学了才能从本质上理解某种现象和问题”，这句话不断激励我去探索数学原理。
协方差，方差定义理解
weixin_44554979的博客
12-24 380
看博主文章明白了，感谢
Python数据分析：相关系数矩阵
liujingwei8610的专栏
03-02 2万+
【小白从小学Python、C、Java】 【Python全国计算机等级考试】 【Python数据分析考试必会题】 ● 标题与摘要 Python数据分析 相关系数矩阵 ● 选择题 以下关于相关系数矩阵说法错误的是： A 对角线的值全为1 B 矩阵中的元素取值范围为[0,1] C 可以反映数值型特征之间的相关性 D 可以用来检验变量间的多重共线性 ● 问题解析 1.在数据分析中，相关系数矩阵是用来反映数据不同特征之间的相关性的。 2.相关系数矩阵中的每一个元素都是： 2.1.两个不同特征之间的相关系数，所
关于协方差矩阵和相关系数矩阵的一些应用认识
小菜鸟的专栏
09-12 1万+
今天重新认识了一下用PCA 进行人脸识别，为什么要用主成分分析。                                   首先，来了解什么是方差。方差即为：差，方，和，均。差是减法，方是平方，和是加法，均则是出发，就是求差，方的均值。方差实际就是计算差值平均。均值反映的是平均水平，方差反映的是波动的水平。方差越大，数据波动越大，方差越小，数据波动越小。 然后我了解了一下协方差矩阵和
斯皮尔曼相关系数_惊艳！JASP相关系数矩阵及热力图
weixin_39526415的博客
12-05 2203
今天起我们新增一个案例数据，犯罪数据。这是mei国50个州关于犯罪率的一组数据，包括人口、面积、收入、文盲率、高中毕业率、霜冻天数、犯罪率共7个指标，现在我们想考察一下州犯罪率和其他因素间的关系。数据视图如下：数据取自《R语言实战》一书，在本公号后台回复关键词【犯罪数据】，即可获取数据下载链接。现在我们的研究目标是各州的犯罪率(因变量)，可能的因素(自变量)是人口、面积、收入、文盲率、高...
数学知识补充-协方差，协方差矩阵，相关系数，相关系数矩阵
qq_40992795的博客
08-02 1071
说明：这里只考虑随机变量总体的参数，而不是从统计学的角度考虑样本的统计量 1. 协方差 意义：在概率论和统计中，协方差是对两个随机变量联合分布线性相关程度的一种度量。两个随机变量 越线性相关，协方差越大， 两个变量完全线性无关，协方差为零。 协方差的定义如下： cov(X,Y)=E[(X−E(X)∗(Y−E(Y))]cov(X,Y)=E[(X-E(X)*(Y-E(Y))]cov(X,Y)=E[(X−E(X)∗(Y−E(Y))]（我这里用“∗*∗”表示python中的元素分别相乘） 当X,Y是同一个随机变量时
协方差与相关系数
weixin_42205776的博客
07-15 1375
转：https://zhuanlan.zhihu.com/p/57835337 协方差与相关系数也是在时域分析时常见的两个概念，他们都是用来描述数据“像不像”的。 1.协方差 对于信号X和Y，其协方差定义为： 可以描述为：（信号X减X期望）乘以（信号Y减Y期望）的期望。 当X和Y相等时，则：，也就是方差。可见方差是协方差的一个特例。 好，我们看回来协方差。 我们有两段信号X和...
【数理统计】从协方差到相关系数，原来如此
不负时光可怜人
10-11 1923
单变量中出现了很多数据特征统计量。但还有些情况，我们需要研究两个变量之间的关系。比如说在股票投资中我们可以分析两个板块之间的涨跌相关性性情况、房价与土地价格的相关性等。 这类概念，生活中常常使用，所以不过多赘述。 一般化 这里计算的面积是所有的面积和，有正有负，最终数值如果为正即是正相关，反之负相关。更多相关内容，可以参考知乎@马同学参考链接第一条。 2 协方差 用散点图来表示两个变量之间的关系（手机没有防抖，没拍好，见谅！） 公式 样本协方差公式 sxy=∑i=1n(xi−xˉ)(y
统计学原理：相关系数
weixin_41611045的博客
02-08 2370
一、相关系数分类 常见的相关系数共有三个分别是spearman相关、pearson相关和秩相关 1、pearson相关 pearson系数用来描述两组线性的数据一同变化移动的趋势。 用数学公式表示，皮尔森相关系数等于两个变量的协方差除于两个变量的标准差。 值域：[-1,1] 如果两个变量同向变化，那么同向变化的幅度越接近于线性值越接近于1，如果两个变量逆向变化，那么逆向变化的幅度越接近于-1，p...
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