Содержание
- 2. Временной ряд рассматривается либо как некоторая выборка из генеральной совокупности либо как описание некоторой детерминированной функции.
- 3. Показатели центра распределения Среднеарифметические значения временных рядов: Мода — это наиболее часто наблюдаемая величина изучаемого временного
- 4. Показатели вариации Дисперсия – отклонение наблюдаемого значения (для каждого наблюдения) от среднего арифметического (несмещенная оценка) :
- 5. Показатели вариации Среднеквадратическое (стандартное) отклонение показывает абсолютное отклонение измеренных значений от среднего арифметического и определяется по
- 6. Показатели вариации Ковариация двух случайных величин определяется следующим образом (несмещенная оценка) Если размер выборки относительно ограничен,
- 7. Показатели вариации Коэффициент корреляции Коэффициент корреляции– это безразмерная величина, которая может принимать значения из отрезка :
- 8. Ковариационная матрица Пространство признаков описывается матрицей или
- 9. Операции с данными При вычислении ковариационной и корреляционной матриц используются операции вычитания средних (центрирование) и деления
- 10. Ковариационная матрица При вычислении ковариационной матрицы используется операция «центрирование».
- 11. Среднемесячные курсы изменения валют в 2007 году
- 12. Ковариационная матрица
- 13. Вычисление корреляционной матрицы При вычисление корреляционной матрицы используются операции центрирование и нормирование - диагональная матрица (нормирование)
- 14. Матрица вторых моментов Вычисление вторых моментов
- 15. Матрица нормированных вторых моментов При вычислении матрицы нормированных начальных вторых моментов используется операция нормирование
- 16. Транспонированная матрица Матрица
- 17. Умножение матрицы на вектор
- 18. Пример вектора и собственного вектора Собственный вектор
- 19. Уравнение собственных векторов Собственный вектор
- 20. Алгоритм вычисления собственных векторов 1. Выбрать произвольное начальное (нулевое) приближение собственного вектора 2. Найти . Положить
- 21. Алгоритм вычисления собственных векторов 3. Найти . Вычисляется норма ошибки Вычисляем k+1 приближение собственного вектора .
- 22. Свойства собственных векторов. Матрица n x n имеет n собственных векторов. Если собственный вектор умножить на
- 23. 3. Ортогональность собственных векторов Собственный вектор
- 24. 3. Ортогональность собственных векторов Собственный вектор
- 26. Скачать презентацию