问题标签 [variance]

包括均值标签会返回不正确的方差。我已经尝试过加权方差和直线方差，结果相似。我在下面包含了我的代码。难道我做错了什么？

样本输出：

代码：

我正在寻找一种一次性计算滑动窗口方差的方法。我找到了一种使用 Power Sum Averages 的有效方法。但是，我正在寻找一种不需要我存储以前的数据点的解决方案。虽然，上述机制只需要 1 个历史值（series[bar-period]）来计算当前方差。在滑动窗口中，实际上它需要所有值以供将来计算。

这个问题有解决方法吗？

当我尝试运行这个程序时：

我收到此错误：

错误：应为“标识符”，找到“）”。

其中方差分别为0.02和0.005，均值分别为0.242和0.536。

在Programming in Scala第 436 页中，作者给出了一个编译器检查每个类型参数是否仅用于适当分类的位置的示例。

这个例子是如何工作的？为什么 W 和第一个 T 得到一个负号？该算法实际上是如何工作的？

我正在尝试从数据框中计算列的方差。我知道有用于计算方差的内置函数 var() 但我不确定如何通过将我的数据框列作为变量来编写方差函数。

我正在尝试将我所读到的关于多级建模的内容与我glm在 R 中所知道的内容合并。我现在正在使用来自这里的高度增长数据。

我做了一些如下所示的编码：

mlm.03给我以下输出：

random effect您可以看到，我从 Jos WR Twisk 读到的部分中的残差存在差异Applied Multilevel Analysis - A Practical Guide，这表示模型中“无法解释的差异”的数量。

我想知道是否可以从 得到相同的剩余方差glm.02，所以我尝试了以下方法：

结果与mlm.03输出略有不同。这是否指的是相同的“残差” mlm.03？

我是 Scala 的新手，目前正在学习 Scala 中的类型参数，我遇到了以下场景。

假设我有 2 个类A，B其中B是 的子类型A。

所以我可以说B <: A。

这是否也意味着List[B] <: List[A]？

我尝试使用pymfmodule对我的数据集应用矩阵分解。如pymf网站上的示例所述，我使用non-negative matrix factorization，所以我得到了一些W- 和 -H矩阵。我如何确保W返回的 -vectors 是按解释的方差排序的？我在手册中找不到它，在我的所有测试中都是如此。如果已经完成，我想避免再次对它们进行排序。

如果不是：有没有一般最快的方法？

我想到了类似的东西

或者

?

我改变了一个功能：

至

我得到以下编译错误：

错误消息似乎与方差有关。有谁明白发生了什么？

我正在尝试使用 Matlab 研究样本协方差矩阵的特征值的统计方差。为了澄清，每个样本协方差矩阵由有限数量的矢量快照（受随机高斯白噪声影响）构成。然后，经过大量试验，生成大量此类矩阵并进行特征分解，以估计特征值的理论统计量。

根据几个来源（例如，参见 [1, Eq.3] 和 [2, Eq.11]），每个样本特征值的方差应该等于理论特征值的平方除以使用的矢量快照数对于每个协方差矩阵。但是，我从 Matlab 得到的结果甚至还不够接近。

这是我的代码的问题吗？用matlab？（我在处理类似问题时从来没有遇到过这样的麻烦）。

这是一个非常简单的例子：

参考：

[1] 弗里德兰德，B.；韦斯，AJ；，“关于样本协方差矩阵的特征向量的二阶统计，”信号处理，IEEE Transactions on，第 46 卷，第 11 期，第 3136-3139 页，1998 年 11 月 [2] Kaveh，M.；巴拉贝尔，A。, “ MUSIC 的统计性能和解决噪声中平面波的最小范数算法”，声学、语音和信号处理，IEEE Transactions on，第 34 卷，第 2 期，第 331-341 页，1986 年 4 月