Содержание
13 отношения: Ковариация, Отношение Рэлея, Расстояние Кульбака — Лейблера, Распознавание по голосу, Фильтр Калмана, Мультиномиальное распределение, Многомерное нормальное распределение, Метод главных компонент, Метод моментов, Метод наименьших квадратов, Метод наименьших полных квадратов, История теории вероятностей, Линейная регрессия.
Ковариация
Ковариа́ция (корреляционный момент, ковариационный момент) — в теории вероятностей и математической статистике мера линейной зависимости двух случайных величин.
Посмотреть Ковариационная матрица и Ковариация
Отношение Рэлея
В математике для данной комплексной эрмитовой матрицы M и ненулевого вектора x отношение Рэлея R(M, x) определяется следующим образом: Для действительных матриц условие эрмитовости матрицы сводится к её симметричности, а эрмитово сопряжение векторов x^ превращается в обычное транспонирование x'.
Посмотреть Ковариационная матрица и Отношение Рэлея
Расстояние Кульбака — Лейблера
Расстояние (расхождение) Ку́льбака — Ле́йблера (Kullback–Leibler divergence), РКЛ, информационное расхождение, различающая информация, информационный выигрыш, относительная энтропия (relative entropy) — неотрицательнозначный функционал, являющийся несимметричной мерой удалённости друг от друга двух вероятностных распределений, определённых на общем пространстве элементарных событий.
Посмотреть Ковариационная матрица и Расстояние Кульбака — Лейблера
Распознавание по голосу
Распознавание по голосу — одна из форм биометрической аутентификации, позволяющая идентифицировать личность человека по совокупности уникальных характеристик голоса.
Посмотреть Ковариационная матрица и Распознавание по голосу
Фильтр Калмана
Фи́льтр Ка́лмана — эффективный рекурсивный фильтр, оценивающий вектор состояния динамической системы, используя ряд неполных и зашумленных измерений.
Посмотреть Ковариационная матрица и Фильтр Калмана
Мультиномиальное распределение
Мультиномиа́льное (полиномиа́льное) распределе́ние в теории вероятностей — это обобщение биномиального распределения на случай независимых испытаний случайного эксперимента с несколькими возможными исходами.
Посмотреть Ковариационная матрица и Мультиномиальное распределение
Многомерное нормальное распределение
Многоме́рное норма́льное распределе́ние (или многоме́рное га́уссовское распределе́ние) в теории вероятностей — это обобщение одномерного нормального распределения.
Посмотреть Ковариационная матрица и Многомерное нормальное распределение
Метод главных компонент
Метод главных компонент (principal component analysis, PCA) — один из основных способов уменьшить размерность данных, потеряв наименьшее количество информации.
Посмотреть Ковариационная матрица и Метод главных компонент
Метод моментов
Ме́тод моме́нтов — метод оценки неизвестных параметров распределений в математической статистике и эконометрике, основанный на предполагаемых свойствах моментов (Пирсон, 1894 г.).
Посмотреть Ковариационная матрица и Метод моментов
Метод наименьших квадратов
Пример кривой, проведённой через точки, имеющие нормально распределённое отклонение от истинного значения. Метод наименьших квадратов (МНК, Ordinary Least Squares, OLS) — математический метод, применяемый для решения различных задач, основанный на минимизации суммы квадратов отклонений некоторых функций от искомых переменных.
Посмотреть Ковариационная матрица и Метод наименьших квадратов
Метод наименьших полных квадратов
Двумерный случай метода наименьших полных квадратов (регрессия Деминга). Красные отрезки показывают ошибку как по ''x'', так и по ''y'', что отличается от традиционного метода наименьших квадратов, в котором ошибка измеряется только по оси ''y''.
Посмотреть Ковариационная матрица и Метод наименьших полных квадратов
История теории вероятностей
История теории вероятностей отмечена многими уникальными особенностями.
Посмотреть Ковариационная матрица и История теории вероятностей
Линейная регрессия
Линейная регрессия (Linear regression) — используемая в статистике регрессионная модель зависимости одной (объясняемой, зависимой) переменной y от другой или нескольких других переменных (факторов, регрессоров, независимых переменных) x с линейной функцией зависимости.
Посмотреть Ковариационная матрица и Линейная регрессия
Также известен как Матрица ковариации.