Kakšna je razlika med korelacijsko matriko in kovariančno matrico?

Kakšna je razlika med korelacijsko matriko in kovariančno matrico?
Anonim

Odgovor:

Matrika kovarianc je bolj splošna oblika preproste korelacijske matrike.

Pojasnilo:

Korelacija je skalirana različica kovariance; upoštevajte, da imata oba parametra vedno isti znak (pozitivno, negativno ali 0). Ko je znak pozitiven, velja, da so spremenljivke pozitivno povezane; ko je znak negativen, velja, da so spremenljivke negativno povezane; in ko je znak 0, velja, da so spremenljivke nekorelirane.

Upoštevajte tudi, da je korelacija brezrazsežna, saj imajo števec in imenovalec enake fizične enote, namreč produkt enot # X # in # Y #.

Best Linear Predictor

Recimo, da # X # je naključni vektor v # RR ^ m # in to # Y # je naključni vektor v # RR ^ n #. Zanima nas iskanje funkcije # X # obrazca # a + bX #, kje #a v RR ^ n # in #b v RR ^ {nxxm} #, ki je najbližje # Y # v srednjem kvadratnem smislu. Funkcije te oblike so analogne linearnim funkcijam v primeru posamezne spremenljivke.

Vendar, razen # a = 0 #Takšne funkcije niso linearne transformacije v smislu linearne algebre, zato je pravilen izraz afina funkcija # X #. Ta problem je temeljnega pomena za statistiko, ko je naključen vektor # X #, vektor napovedovalec je opazen, vendar ne naključen vektor # Y #odzivni vektor.

Naša razprava tukaj posplošuje enodimenzionalni primer, ko # X # in # Y # so naključne spremenljivke. Ta problem je bil rešen v poglavju o kovarianci in korelaciji.

www.math.uah.edu/stat/expect/Covariance.html