Точность (статистика)

От / / Оставьте комментарий

Точность (статистика) Определение матрицы точности Матрица точности является обратной ковариационной матрице или дисперсии.  Для одномерных распределений точность равна обратной дисперсии.  […]

Bayesian statistics, Statistical deviation and dispersion, Байесовская статистика, Статистическое отклонение и дисперсия

Точность (статистика)

  • Определение матрицы точности

    • Матрица точности является обратной ковариационной матрице или дисперсии. 
    • Для одномерных распределений точность равна обратной дисперсии. 

  • Применение матрицы точности

    • В байесовском анализе многомерного нормального распределения матрица точности используется вместо ковариационной матрицы. 
    • Прецизионная матрица является положительно определенной и симметричной, если она существует. 
    • Если измерения многомерной нормали условно независимы, элементы прецизионной матрицы равны нулю. 

  • Связь с другими статистическими величинами

    • Прецизионная матрица тесно связана с идеей частичной корреляции. 
    • Она играет ключевую роль в обобщенных методах наименьших квадратов и взвешенных наименьших квадратах. 

  • Этимология термина «точность»

    • Термин «точность» впервые появился в работах Гаусса в 1809 году. 
    • Определение Гаусса отличается от современного, используя величину, обратную стандартному отклонению. 
    • Уиттакер и Робинсон в 1924 году назвали эту величину модулем точности, но термин вышел из употребления. 

Полный текст статьи:

Точность (статистика) — Википедия

Похожие статьи:

  1. Список вещей, названных в честь Карла Фридриха Гаусса Список объектов, названных в честь Карла Фридриха Гаусса Карл Фридрих Гаусс — автор множества работ в...
  2. Дополненная матрица Расширенная матрица Определение и использование расширенной матрицы Расширенная матрица — это матрица, которая включает в себя...
  3. Точность и точность Точность и прецизионность Точность и прецизионность являются важными понятиями в науке и технике.  Точность описывает близость...
  4. Численные методы линейного метода наименьших квадратов Численные методы вычисления линейных наименьших квадратов Общий подход к задаче наименьших квадратов Задача минимизации суммы квадратов...
  5. Логарифм матрицы Логарифм матрицы Определение и свойства логарифма матрицы Логарифм матрицы — это матрица, обратная к экспоненциальной матрице. ...
  6. S-матрица S-матрица Определение и свойства S-матрицы S-матрица — это матрица, описывающая эволюцию квантовой системы во времени.  Она...
  7. Кососимметричная матрица Кососимметричная матрица Определение и свойства кососимметрических матриц Кососимметричная матрица — это матрица, у которой все элементы...
  8. Гауссова квадратура Гауссова квадратура История и развитие квадратуры Гаусса Квадратура Гаусса была разработана в 1810 году и является...
  9. Ложная точность Ложная точность Порядки аппроксимации Масштабирование анализа  Обозначение большой буквы «О»  Подгонка по кривой  Ложная точность  Значимые...
  10. Нулевая матрица Нулевая матрица Нулевая матрица — это матрица, все элементы которой равны нулю.  Он также служит в...
  11. Разложение LU Разложение LU Определение и свойства матрицы поворота Матрица поворота — это матрица, которая преобразует вектор в...
  12. Обратимая матрица Обратимая матрица Инверсия матрицы — это процесс вычисления обратной матрицы.  Существует множество методов инверсии матриц, включая...

Оставьте комментарий

Прокрутить вверх