Hoe Corrigeer Je Een Covariantiematrixfout Voor Kwaliteitsfouten

Contents

Laat je computer je niet in de war brengen - koop de Reimage en neem de controle terug! Deze krachtige software kan snel en eenvoudig een groot aantal veelvoorkomende Windows-fouten identificeren, diagnosticeren en oplossen.

Misschien komt u een foutcode tegen die de standaardfoutcovariantiematrix aangeeft. Toevallig zijn er een aantal taken die u kunt uitvoeren om een ​​dergelijk probleem op te lossen, en we zullen er binnenkort op terugkomen.De foutencovariantiematrix (ECM) is normaal gesproken een gegevensset die de reden is voor correlaties in observatiedilemma’s tussen elk van de mogelijke paren van gebruikte niveaus. Het wordt gespecificeerd als een zware tweedimensionale array met de grootte NxN, waarbij N het aantal verticale volumes is in klinkende computerbestandsproducten.

Hoe kunt u de standaardfout van covariantie vinden?

Covariantie wordt zonder twijfel berekend door inkomensschokken te analyseren (standaarddeviaties van het verwachte inkomen) of door simpelweg de correlatie tussen een aantal willekeurige variabelen te vermenigvuldigen met het grotere benchmarkverschil van elke variabele.

Ik bereken dat deze hoofdvariantie-covariantie-matrix en ik zie stap 2 verschillende manieren om fouten te berekenen:

  • sqrt(diagonale waarden/getal met behulp van waarnemingen)
  • Wat vertelt een variantie-covariantiematrix je eigenlijk?

    De variantie-covariantiematrix drukt patronen van variabiliteit uit, evenals covariantie voor de inhoud van de gegevensoverdrachtmatrix. In de meeste gevallen zijn de (verticale) hoekpunten die uit de hele datamatrix komen, gekoppeld aan de variabelen waarmee het leerproces rekening houdt, en die (horizontale) lijnen vertegenwoordigen de afzonderlijke records.

    (zoals hieronder wordt aangetoond hoe veelgebruikte fouten worden berekend https://en.wikipedia.org/wiki/Standard_error)

  • sqrt(diagonale waarden)
  • Ik dacht eerder dat deze diagonaal van de waarden van deze variantie-covariantiematrix de variëteit zou zijn, dus de vierkantswortel zou meer de standaarddeviatie zijn (niet SE). Hoe meer ik echter lees, hoe meer ik denk dat het misschien helemaal verkeerd is en dit is onze SE, maar ik weet niet waarom dit item is.

    We hebben besloten hoe we schattingen van de kleinste onderdelen kunnen vinden met behulp van matrixalgebra. Deze willekeurige aanhalingstekens zijn variabel omdat ze meestal lineaire combinaties zijn van kritieke informatie. Om de schattingen van deze mensen bruikbaar te laten zijn, moeten ook hun significante fouten worden berekend. Algebra Linear biedt een andere overtuigende benadering van deze taak. Hier zijn enkele voorbeelden.Object

    Dit

    De val is de moeite waard om na te denken over waar de gok vandaan kwam. In ons voorbeeldprobleem werd de willekeur eigenlijk veroorzaakt door het gebruik van een fout Easy meting. Elke keer dat we een experiment herhalen, worden er meestal nieuwe beschrijvingsfouten gemaakt. Deze methode zorgt ervoor dat uw eigen gegevens willekeurig veranderen, wat op zijn beurt suggereert dat uw schattingen inderdaad willekeurig veranderen. Onze gids voor de algemene zwaartekrachtconstante wordt bijvoorbeeld bijgewerkt elke keer dat ons team viool speelt. De constante is vastgesteld, maar de benaderingen zijn echt. Voor de zekerheid kunnen we een simulatie krijgen van Carlo Samsung Monte. In het bijzonder zou ik zeggen dat we herhaaldelijk gegevens kunnen genereren en elke keer een schatting kunnen maken met betrekking tot een kwadratisch concept. Verwacht

    omdat je score anders is. Dit is gezien het feit dat het een groot willekeurig aspect is. Dus nu heeft hij een daadwerkelijke verdeling:

    Omdat dit een lineaire combinatie is die lijkt op de gegevens die we allemaal in onze simulatie normaal hebben gemaakt, zijn alle stukjes ook normaal, zoals weergegeven in de qq-grafiek hierboven. De inzendingen zijn ook een aangepaste parameter, die soms wordt bevestigd door een van de hierboven uitgevoerde Monte Carlo-berekeningen.

    Maar of zelfs van ons zal zijn over hoe de Het is precies dit plezier om ze te laten genieten als we evalueren, omdat de belangrijkste hoofdfout van onze evaluatie als volgt zou zijn:

    Hier laten we zien hoe u de standaardfout definitief kunt berekenen zonder de perfecte nieuwe Monte Carlo-simulatie. Omdat ik alleen niet precies weet hoe nadelen in de praktijk ontstaan, kan ons kantoorpersoneel de Monte Carlo-methode niet gebruiken.

    Vader en zoon maten

    standaardfouten covariantiematrix

    In de vader-zoonvoorbeelden gebruiken we eigenlijk willekeur omdat we willekeurige ervaringen hebben met de hulp van vader- en zoonparen. Laten we aannemen dat dit de volledige populatie is om weer te geven:

    Laten we nu de Monte Carlo-simulatie steeds opnieuw uitvoeren, uitgaande van een nieuwe groepsgrootte van 50.

    Na het maken van een paar functionele plots, zien we dat experts beweren dat onze schattingen bijna altijd normale niet-lineaire variabelen zijn:

    We ontdekten ook dat onze scores negatief gerelateerd waren:

    Versnel uw pc vandaag nog.

    Is uw computer traag? Wordt het geplaagd door frustrerende fouten en problemen? Dan heb je Reimage nodig - de ultieme software voor het repareren en optimaliseren van je Windows-pc. Met Reimage kunt u elk Windows-probleem met slechts een paar klikken oplossen - inclusief het gevreesde Blue Screen of Death. Bovendien detecteert en lost de software bestanden en toepassingen op die regelmatig crashen, zodat u zo snel mogelijk weer aan het werk kunt. Laat je niet tegenhouden door je computer � download Reimage vandaag nog!

  • Stap 1: Download en installeer Reimage
  • Stap 2: Start het programma en selecteer uw taal
  • Stap 3: Volg de instructies op het scherm om te beginnen met scannen op problemen

  • Als velen van ons lineaire mengsels berekenen volgens onze voorspellingen, hebben we onze informatie in vorm nodig om de verwachtingsfout van deze lineaire combinaties correct te berekenen.

    In het vervolg algemeenIn deze sectie zullen we de variantie-covariantie-matrix bekijken. De covariantie van een willekeurige variabele wordt als volgt gedefinieerd:

    Covariantie is de correlatie vermenigvuldigd met de standaarddeviaties van elke middelste variabele:

    Bovendien probeert deze waarde niet logisch te interpreteren in de praktijk. Zoals we echter zullen zien, is dit zeker een zeer bruikbaar niveau voor exacte gevolgtrekkingen. In de volgende secties zal ik persoonlijk nuttige matrixgeometrie-informatie laten zien die kan worden gebruikt om de standaardfouten van lineaire functiemodelschattingen te bieden.

    Covariantiematrix

    De eerste stap is altijd geweest om de variantie-covariantiematrix te definiëren. Voor een vector van willekeurige variabelen definieert ons team een ​​matrix door te schrijven:

    op dezelfde manier

    Covariantie is gelijk aan de verkoopprijs als en gelijk aan wanneer de grenzen onafhankelijk zijn. Met de typen gecreëerd door vectoren die tot nu toe zijn overwogen, zoals je eigen observatievector die de populatie tegenkomt, begrepen we de algehele flexibiliteit van elke observatie en zeiden we dat ze allemaal dezelfde variëteit hebben, dus een variantie-covariantiematrix zou heb gewoon twee elementtypes:

    Later zien we de rechtszaak, in de vorm van, de coëfficiënten van het schatten van een lineair model dat bestaat uit niet-nul-elementen met behulp van niet-diagonale factoren. Ook zijn diagonale functies over het algemeen niet gelijk aan een enkele positiewaarde.

    Een combinatie van lijnen tegelijk afwijzen

    Een bruikbaar resultaat van lineaire algebra is dat de variantie-covariantiematrix de perfectie van een lineaire combinatie c in wezen als volgt kan worden berekend:

    Voor demonstratie, als en echt onafhankelijk zijn, waarna beide verschillend zijn, dan:

    standaardfoutcovariantiematrix

    zoals we zonder twijfel normaal verwachten. We gebruiken het voor u om de standaardfouten van elke positieve LSE te krijgen (schatting van de kleinste kwadraten).

    LSE-criteriumfout (optioneel)

    Merk op dat dit een nieuwe echte lineaire combinatie is van :at, we kunnen elke vergelijking gebruiken om de variantie van elk van de scores te krijgen:

    Is de covariantiematrix de primaire afwijking?

    Ja, de diagonale elementen met de meeste covariantiematrices zijn varianties. De vierkantswortels van deze afwijkingen zijn ongetwijfeld meestal standaarddeviaties.

    Los al uw pc-problemen op met één app. Verwijder malware, spyware en virussen zonder enige vereiste vaardigheden.

    How To Fix Standard Error Covariance Matrix Error
    Hur Man åtgärdar Standardfel Med Kovariansmatrisfel
    Como Tratar O Erro Da Matriz De Covariância Do Erro Padrão
    Jak Zacząć Od Rozwiązywania Problemów Błędu Standardowego Błąd Macierzy Kowariancji
    Come Correggere L’errore Della Matrice Di Covarianza Dell’errore Standard
    So Beheben Sie Den Fehler Der Standardfehler-Kovarianzmatrix
    Как обрабатывать ошибку ковариационной матрицы стандартной ошибки
    Cómo Corregir El Error De Matriz De Covarianza Del Error Estándar
    표준 오차 공분산 행렬 오차를 복원하는 방법
    Comment Cela Corrigerait-il L’erreur De Matrice De Covariance D’erreur Standard