이러한 구성, QC의 요점은 무엇입니까? 그것은 또한 두 개의 무작위 변수의 관계를 특성화하며, 특정 시간에 특정 간격이 아닌 특정 시점에 특성을 나타냅니다. 후자는 두 비교 프로세스가 a) 고정적 b) 에르고딕인 경우에만 사실이며, 이는 감소된 기능에 대해 절대적으로 관찰되지 않으므로, 샘플 QC에 대한 실제 QC의 추정치로서 전혀 의미가 없습니다. 다시 말해, 먼저 정상성과 에르고딕성을 증명(또는 최소한 합리적으로 가정)해야 하며, 그런 다음에만 공식에서 계열을 대체해야 합니다.
내 이전 게시물을 참조하십시오 - 우리가 대략적으로 조건과 b를 만족할 수 있는 간격에 있다면
예, 전부는 아닙니다. 아마존의 일부 야생을 심화 .... 간단한 방법으로 - 상관 계수는 하나의 크리불리나가 다른 크리불리나와 얼마나 유사한지를 보여줍니다. 달, 판이 동그랗기 때문에 똑같다는 것 등. 상관 계수는 크기를 고려하지 않고 모양을 비교합니다. 모두. 다른 건 없습니다. 상관 계수에 대해 말하는 다른 모든 것은 이단입니다.
고려되는 것은 QC가 아니라 특정 조건(위 + 데이터의 정규성 참조)에서 실제 QC의 추정치로 취해지는 샘플 QC입니다. 따라서 혼동은 크기 자체와 샘플의 추정치 사이에 있습니다. 조건이 충족되지 않으면 평가(읽기, 공식)를 조정해야 하며 편차의 특성에 따라 각 경우에 대해 개별적으로 조정해야 합니다.
예, 전부는 아닙니다. 아마존의 일부 야생을 심화 .... 간단한 방법으로 - 상관 계수는 하나의 크리불리나가 다른 크리불리나와 얼마나 유사한지를 보여줍니다. 달, 판이 동그랗기 때문에 똑같다는 것 등. 상관 계수는 크기를 고려하지 않고 모양을 비교합니다. 모두. 다른 건 없습니다. 상관 계수에 대해 말하는 다른 모든 것은 이단입니다.
QC의 정의에서는 두 확률 변수의 관계를 특성화한다고 합니다. 우리가 프로세스를 다루고 있다면 매 순간 다른 확률 변수를 고려합니다. 그리고 시간이 보존된 분포 매개변수(정상성)가 있는 경우에만 앙상블 평균(예: Pearson의 선형 QC 공식에 있음)을 시간 평균(ergodicity)으로 대체하여 표본에 대한 QC를 계산할 수 있습니다. 이것은 이단이 아니라 개념의 정의와 결과적으로 공식의 의미에 대한 정확한 작업입니다.
두 크리불린의 유사성에 관해서는 상관 함수의 개념이 적용 가능하며, 포인트 0에서 동일한 상관 계수를 제공합니다. 더욱이, 동일한 제한이 QC에 대한 추정의 유효성에 적용됩니다. 이것은 변덕이 아니라 필수이며, 이것이 없으면 모든 평가 공식이 의미를 잃습니다.
kk를 계산하려면 공식의 숫자만 대체해야 합니다. 계수가 1이면 모양이 동일하고(크기가 다를 수 있음) -1이 거울 이미지이면 0 - 전혀 유사하지 않습니다. 상관 계수는 더 이상 표시되지 않으며 상관 계산은 정규성 또는 에르고딕성 또는 정상성과 아무 관련이 없습니다. 어떤 교과서를 읽고 있습니까?
kk를 계산하려면 공식의 숫자만 대체해야 합니다. 계수가 1이면 모양이 동일하고(크기가 다를 수 있음) -1이 거울 이미지이면 0 - 전혀 유사하지 않습니다. 상관 계수는 더 이상 표시되지 않으며 상관 계산은 정규성 또는 에르고딕성 또는 정상성과 아무 관련이 없습니다. 어떤 교과서를 읽고 있습니까?
내가 읽고 있어요. 상관 계수는 확률 변수에 대해 정의됩니다. 공식에는 확률 변수가 포함됩니다. 그림은 무작위 프로세스를 보여줍니다. 랜덤 프로세스를 랜덤 변수에 대한 공식으로 대체하려면 특정 조건이 충족되어야 합니다. 충족되지 않으면 공식을 대체할 수 없습니다. 모든 것이 2페니만큼 간단합니다.
alsu : 내가 읽고 있어요. 상관 계수는 확률 변수에 대해 정의됩니다. 공식에는 확률 변수가 포함됩니다. 그림은 무작위 프로세스를 보여줍니다. 랜덤 프로세스를 랜덤 변수 공식으로 대체하려면 특정 조건이 충족되어야 합니다. 충족되지 않으면 공식을 대체할 수 없습니다. 모든 것이 2페니만큼 간단합니다.
QC의 정의에서는 두 확률 변수의 관계를 특성화한다고 합니다. 우리가 프로세스를 다루고 있다면 매 순간 다른 확률 변수를 고려합니다. 그리고 시간이 보존된 분포 매개변수(정상성)가 있는 경우에만 앙상블 평균(예: Pearson의 선형 QC 공식에 있음)을 시간 평균(ergodicity)으로 대체하여 표본에 대한 QC를 계산할 수 있습니다. 이것은 이단이 아니라 개념의 정의와 결과적으로 공식의 의미에 대한 정확한 작업입니다.
두 크리불린의 유사성에 관해서는 상관 함수의 개념이 적용 가능하며, 포인트 0에서 동일한 상관 계수를 제공합니다. 더욱이, 동일한 제한이 QC에 대한 추정의 유효성에 적용됩니다. 이것은 변덕이 아니라 필수이며, 이것이 없으면 모든 평가 공식이 의미를 잃습니다.
QC의 정의는 TWiST의 모든 교과서에 있습니다. 무작위 프로세스의 개념은 여기에 나타나지 않습니다. 랜덤 프로세스의 정의는 교과서에서도 찾을 수 있습니다. SP는 랜덤 변수의 시간 순서(이산 또는 연속 순서) 시퀀스입니다.
아발 : 나는 아직도 이해하지 못한다)) 나 (1) QC가 유효합니까?
예, 유효하지만 선택적 선형 QC에 대한 일반적인 공식에 의한 평가는 유효하지 않습니다. 시리즈는 비정상적입니다. 공식에 포함된 평균은 샘플 전체에서 일정한 값이 아니며 시간에 따라 다릅니다. 고정 급수의 경우 평균은 시간에 따라 일정하며 단순히 산술 평균으로 대체하여 추정합니다. i(1)의 경우 이것이 사실이 아님이 매우 분명합니다.
그러나 이것이 QC가 존재하지 않는다는 것을 의미하지는 않습니다. 그 자체로 세 번째로 반복합니다. 특정 시점에서 두 개의 랜덤 변수의 관계를 특성화합니다. 동일하거나 다른(즉, 시프트가 있음) 이들에 대해 두 개의 시계열 . QC가 계산되는 모멘트 t1, t2에 대한 QC의 의존성은 정의상 상관 함수입니다.
QC의 정의는 TWiST의 모든 교과서에 있습니다. 무작위 프로세스의 개념은 여기에 나타나지 않습니다. 랜덤 프로세스의 정의는 교과서에서도 찾을 수 있습니다. SP는 랜덤 변수의 시간 순서(이산 또는 연속 순서) 시퀀스입니다.
어떤 것에 대해서도 필요하지 않으며 특히 교과서의 이름, 정의가있는 인용문이 필요합니다. 그렇다고 해도 정의를 제대로 이해했다고 확신하는가? 그런 확신은 어디서 오는 걸까? 상관계수가 무엇인지 이해하고, 깨닫고, 느끼기 위해 직접 손(실험, 놀이)으로 상관계수를 느껴보셨나요?
어떻게 그렇게 세게 흔들 수 있습니까?
나는 비틀기가 무엇인지 알지 못합니다(어떤 종류의 춤을 제외하고). Wikipedia에서 상관 관계의 정의를 살펴보았습니다.
상관 관계(라틴어 correlatio - 비율, 관계에서), 상관 종속성 - 둘 이상의 무작위 변수(또는 허용 가능한 정도의 정확도로 그렇게 간주될 수 있는 변수)의 통계적 관계.
울타리 어딘가에 쓰여진 내용을 비판적으로 평가하려고 하십니까? 확률 변수는 어떻습니까? 오직 어떤 멍청이만이 이 정의를 쓸 수 있습니다. 힙합 에 관한 모든 교과서든 뭐든 간에, 이 모든 교과서는 상관관계가 무엇인지 스스로 이해하지 못하고 학생들의 두뇌가 망할 놈들이 쓴 것입니다.
이러한 구성, QC의 요점은 무엇입니까? 그것은 또한 두 개의 무작위 변수의 관계를 특성화하며, 특정 시간에 특정 간격이 아닌 특정 시점에 특성을 나타냅니다. 후자는 두 비교 프로세스가 a) 고정적 b) 에르고딕인 경우에만 사실이며, 이는 감소된 기능에 대해 절대적으로 관찰되지 않으므로, 샘플 QC에 대한 실제 QC의 추정치로서 전혀 의미가 없습니다. 다시 말해, 먼저 정상성과 에르고딕성을 증명(또는 최소한 합리적으로 가정)해야 하며, 그런 다음에만 공식에서 계열을 대체해야 합니다.
QC는 기간이라고 생각했는데........... 어때요 - 잠시만요?
그리고 왜 고정성과 에르고딕성입니까?
처음에는 정상성을 요구했지만 이제는 고정성과 에르고딕성을 요구합니다.....
내 이전 게시물을 참조하십시오 - 우리가 대략적으로 조건과 b를 만족할 수 있는 간격에 있다면
예, 전부는 아닙니다. 아마존의 일부 야생을 심화 .... 간단한 방법으로 - 상관 계수는 하나의 크리불리나가 다른 크리불리나와 얼마나 유사한지를 보여줍니다. 달, 판이 동그랗기 때문에 똑같다는 것 등. 상관 계수는 크기를 고려하지 않고 모양을 비교합니다. 모두. 다른 건 없습니다. 상관 계수에 대해 말하는 다른 모든 것은 이단입니다.
QC는 기간이라고 생각했는데........... 어때요 - 잠시만요?
예, 전부는 아닙니다. 아마존의 일부 야생을 심화 .... 간단한 방법으로 - 상관 계수는 하나의 크리불리나가 다른 크리불리나와 얼마나 유사한지를 보여줍니다. 달, 판이 동그랗기 때문에 똑같다는 것 등. 상관 계수는 크기를 고려하지 않고 모양을 비교합니다. 모두. 다른 건 없습니다. 상관 계수에 대해 말하는 다른 모든 것은 이단입니다.
QC의 정의에서는 두 확률 변수의 관계를 특성화한다고 합니다. 우리가 프로세스를 다루고 있다면 매 순간 다른 확률 변수를 고려합니다. 그리고 시간이 보존된 분포 매개변수(정상성)가 있는 경우에만 앙상블 평균(예: Pearson의 선형 QC 공식에 있음)을 시간 평균(ergodicity)으로 대체하여 표본에 대한 QC를 계산할 수 있습니다. 이것은 이단이 아니라 개념의 정의와 결과적으로 공식의 의미에 대한 정확한 작업입니다.
두 크리불린의 유사성에 관해서는 상관 함수의 개념이 적용 가능하며, 포인트 0에서 동일한 상관 계수를 제공합니다. 더욱이, 동일한 제한이 QC에 대한 추정의 유효성에 적용됩니다. 이것은 변덕이 아니라 필수이며, 이것이 없으면 모든 평가 공식이 의미를 잃습니다.
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kk를 계산하려면 공식의 숫자만 대체해야 합니다. 계수가 1이면 모양이 동일하고(크기가 다를 수 있음) -1이 거울 이미지이면 0 - 전혀 유사하지 않습니다. 상관 계수는 더 이상 표시되지 않으며 상관 계산은 정규성 또는 에르고딕성 또는 정상성과 아무 관련이 없습니다. 어떤 교과서를 읽고 있습니까?
kk를 계산하려면 공식의 숫자만 대체해야 합니다. 계수가 1이면 모양이 동일하고(크기가 다를 수 있음) -1이 거울 이미지이면 0 - 전혀 유사하지 않습니다. 상관 계수는 더 이상 표시되지 않으며 상관 계산은 정규성 또는 에르고딕성 또는 정상성과 아무 관련이 없습니다. 어떤 교과서를 읽고 있습니까?
내가 읽고 있어요. 상관 계수는 확률 변수에 대해 정의됩니다. 공식에는 확률 변수가 포함됩니다. 그림은 무작위 프로세스를 보여줍니다. 랜덤 프로세스를 랜덤 변수 공식으로 대체하려면 특정 조건이 충족되어야 합니다. 충족되지 않으면 공식을 대체할 수 없습니다. 모든 것이 2페니만큼 간단합니다.
이것은 어디에서 왔습니까? 이거 어디서 읽었어?
QC의 정의에서는 두 확률 변수의 관계를 특성화한다고 합니다. 우리가 프로세스를 다루고 있다면 매 순간 다른 확률 변수를 고려합니다. 그리고 시간이 보존된 분포 매개변수(정상성)가 있는 경우에만 앙상블 평균(예: Pearson의 선형 QC 공식에 있음)을 시간 평균(ergodicity)으로 대체하여 표본에 대한 QC를 계산할 수 있습니다. 이것은 이단이 아니라 개념의 정의와 결과적으로 공식의 의미에 대한 정확한 작업입니다.
두 크리불린의 유사성에 관해서는 상관 함수의 개념이 적용 가능하며, 포인트 0에서 동일한 상관 계수를 제공합니다. 더욱이, 동일한 제한이 QC에 대한 추정의 유효성에 적용됩니다. 이것은 변덕이 아니라 필수이며, 이것이 없으면 모든 평가 공식이 의미를 잃습니다.
이것은 어디에서 왔습니까? 이거 어디서 읽었어?
QC의 정의는 TWiST의 모든 교과서에 있습니다. 무작위 프로세스의 개념은 여기에 나타나지 않습니다. 랜덤 프로세스의 정의는 교과서에서도 찾을 수 있습니다. SP는 랜덤 변수의 시간 순서(이산 또는 연속 순서) 시퀀스입니다.
나는 아직도 이해하지 못한다)) 나 (1) QC가 유효합니까?
예, 유효하지만 선택적 선형 QC에 대한 일반적인 공식에 의한 평가는 유효하지 않습니다. 시리즈는 비정상적입니다. 공식에 포함된 평균은 샘플 전체에서 일정한 값이 아니며 시간에 따라 다릅니다. 고정 급수의 경우 평균은 시간에 따라 일정하며 단순히 산술 평균으로 대체하여 추정합니다. i(1)의 경우 이것이 사실이 아님이 매우 분명합니다.
그러나 이것이 QC가 존재하지 않는다는 것을 의미하지는 않습니다. 그 자체로 세 번째로 반복합니다. 특정 시점에서 두 개의 랜덤 변수의 관계를 특성화합니다. 동일하거나 다른(즉, 시프트가 있음) 이들에 대해 두 개의 시계열 . QC가 계산되는 모멘트 t1, t2에 대한 QC의 의존성은 정의상 상관 함수입니다.
QC의 정의는 TWiST의 모든 교과서에 있습니다. 무작위 프로세스의 개념은 여기에 나타나지 않습니다. 랜덤 프로세스의 정의는 교과서에서도 찾을 수 있습니다. SP는 랜덤 변수의 시간 순서(이산 또는 연속 순서) 시퀀스입니다.
어떤 것에 대해서도 필요하지 않으며 특히 교과서의 이름, 정의가있는 인용문이 필요합니다. 그렇다고 해도 정의를 제대로 이해했다고 확신하는가? 그런 확신은 어디서 오는 걸까? 상관계수가 무엇인지 이해하고, 깨닫고, 느끼기 위해 직접 손(실험, 놀이)으로 상관계수를 느껴보셨나요?
어떻게 그렇게 세게 흔들 수 있습니까?
나는 비틀기가 무엇인지 알지 못합니다(어떤 종류의 춤을 제외하고). Wikipedia에서 상관 관계의 정의를 살펴보았습니다.
상관 관계(라틴어 correlatio - 비율, 관계에서), 상관 종속성 - 둘 이상의 무작위 변수(또는 허용 가능한 정도의 정확도로 그렇게 간주될 수 있는 변수)의 통계적 관계.
울타리 어딘가에 쓰여진 내용을 비판적으로 평가하려고 하십니까? 확률 변수는 어떻습니까? 오직 어떤 멍청이만이 이 정의를 쓸 수 있습니다. 힙합 에 관한 모든 교과서든 뭐든 간에, 이 모든 교과서는 상관관계가 무엇인지 스스로 이해하지 못하고 학생들의 두뇌가 망할 놈들이 쓴 것입니다.