Теория вероятностей #25: Ковариация и корреляция / ковариационная матрица
В этом видео мы разберемся, каким образом можно оценить зависимость между несколькими случайными величинами. Самым простым видом зависимости является линейная, и именно такую зависимость позволяет распознать ковариация и корреляция. Мы подробно изучим эти понятия и их свойства и на ряде примеров продемонстрируем, что коэффициент корреляции тем ближе к единице (или минус единице), чем ближе зависимость между двумя случайными величнами к линейной. В таком случае мы говорим, что между случайными величинами наблюдается сильная корреляция. Если же наблюдается слабая корреляция, т.е. коэффициент корреляции близок к нулю, то возможно два варианта: либо случайные величины независимы, либо же между ними существует какая-то нелинейная зависимость. Наконец, мы введем одно из самых распространенных многомерных распределений: многомерное нормальное распределение, которое параметризуется вектором математических ожиданий и ковариационной матрицей. Полученные знания мы закрепим, исследовав в jupyter notebook kaggle-датасет с
1 view
365
76
2 months ago 00:48:59 1
Как УСТРОЕНА ВСЕЛЕННАЯ? Доктор наук МГУ о теории струн, мультивселенных и квантовой механике
2 months ago 00:30:17 1
С добрым утром, страна! - Любимые советские песни @ussrradio
2 months ago 00:04:44 1
Уже очевидно: во главе России стоит изменник.
2 months ago 00:36:32 1
Как ЭТО Возможно? Новые Открытия под Египтом, Которые Испугали Ученых
2 months ago 01:49:15 1
Григорий Юдин: Демократия в России - что пошло не так
2 months ago 00:42:06 1
Лукашенко и Путин проведут новые учения в Беларуси — повтор Киева за три дня? / Ступак
2 months ago 01:48:34 1
Марк Бартон про любовь, счастье, гармонию и отношения. Измени мышление, изменится и жизнь
2 months ago 03:00:58 1
✓ Тригонометрия: с нуля и до ЕГЭ | #ТрушинLive #030 | Борис Трушин