tentang kemerdekaan bersyarat dan representasi grafisnya


10

Ketika mempelajari pemilihan kovarians, saya pernah membaca contoh berikut. Sehubungan dengan model berikut:

masukkan deskripsi gambar di sini

Matriks kovariansnya dan matriks kovarians terbalik diberikan sebagai berikut,

masukkan deskripsi gambar di sini

Saya tidak mengerti mengapa independensi dan diputuskan oleh kovarians terbalik di sini?yxy

Apa logika matematika yang mendasari hubungan ini?

Juga, grafik sebelah kiri pada gambar berikut diklaim untuk menangkap hubungan independensi antara dan ; Mengapa?yxy

masukkan deskripsi gambar di sini

Jawaban:


11

Matriks kovarian terbalik dapat digunakan untuk menentukan varian bersyarat dan kovariansi untuk distribusi Gaussian multivarian. Pertanyaan sebelumnya memberikan beberapa referensi

Misalnya untuk menemukan kovarians bersyarat dari dan Z yang diberi nilai X = x , Anda akan mengambil sudut kanan bawah dari matriks kovarians terbalikYZX=x

(1-1-13) dan kembali ke (32121212)

yang memang memberikan matriks kovarians dan Z dikondisikan pada nilai untuk X = x .YZX=x

Demikian pula untuk menemukan matriks kovarians bersyarat dari dan Y diberi nilai untuk Z = z , Anda akan mengambil sudut kiri atas dari matriks kovarians terbalik.XYZ=z

(1001) dan kembali ke (1001)

memberi tahu Anda bahwa kovarians kondisional antara dan Y yang diberikan Z = z adalah 0 (dan bahwa masing-masing varian kondisionalnya adalah 1 ). XYZ=z01

Untuk menyimpulkan bahwa nol kovarians kondisional ini menyiratkan independensi bersyarat, Anda juga harus menggunakan fakta bahwa ini adalah Gaussian multivarian (seperti pada umumnya nol kovarians tidak selalu menyiratkan independensi). Anda tahu ini dari konstruksi.

ϵ1ϵ2Z=zX=z+ϵ1Y=z+ϵ2Z=zXY


0

Ini adalah suplemen untuk jawaban yang benar dan diterima. Secara khusus, pertanyaan awal berisi pertanyaan lanjutan tentang pernyataan yang dibuat oleh buku.

XYmasukkan deskripsi gambar di sini

Inilah yang dibahas dalam jawaban ini, dan satu - satunya hal yang dibahas dalam jawaban ini.

Untuk memastikan bahwa kami berada di halaman yang sama, dalam apa yang berikut, saya menggunakan definisi grafik independensi bersyarat (tidak terarah) yang sesuai (setidaknya secara kasar) dengan bidang acak Markov:

XG=(K,E)K={1,2,...,k}(saya,j)XsayaXj|XK{saya,j}XK{saya,j}XsayaXj

Dari hal. 60 dari Whittaker, Model Grafis dalam Statistik Matematika Multivariat Terapan (1990).

XYZXY |Z

X,YZXYZ

XY

Mengenai grafik sebelah kiri, tidak jelas tanpa memiliki lebih banyak konteks, tetapi saya pikir idenya adalah hanya untuk menunjukkan seperti apa grafik kemandirian kondisional jika kita tidak memiliki nol pada entri dari matriks kovarians terbalik.

X,Y,Z

Dengan menggunakan situs kami, Anda mengakui telah membaca dan memahami Kebijakan Cookie dan Kebijakan Privasi kami.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.