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18 relações: Análise de componentes principais, Análise de covariância, Campo aleatório de Markov, Correlação parcial, Distância de Mahalanobis, Estimador de Newey-West, Filtro de Kalman, Intervalo de confiança, Letras gregas usadas em matemática, ciências e engenharia, Máxima subsequência crescente, Máxima verossimilhança, Média e covariância amostrais, Modelagem de equações estruturais, Modelo misto, Movimento browniano fracionário, Ruído branco, Teste de Shapiro–Wilk, Variância.
Análise de componentes principais
PCA de uma distribuição Gaussiana multivariada centrada em (1,3) com um desvio padrão de 3 aproximadamente na direção (0.878, 0.478) e desvio padrão 1 na direção ortogonal. Os vetores na figura são os autovetores da matriz de covariância multiplicados pela raiz quadrada do autovalor correspondente, e transladados de forma a iniciarem na média. A Análise de Componentes Principais (ACP) ou Principal Component Analysis (PCA) é um procedimento matemático que utiliza uma transformação ortogonal (ortogonalização de vetores) para converter um conjunto de observações de variáveis possivelmente correlacionadas num conjunto de valores de variáveis linearmente não correlacionadas chamadas de componentes principais.
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Análise de covariância
A análise de covariância (ANCOVA) é um modelo linear geral que combina análise de variância (ANOVA) e regressão.
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Campo aleatório de Markov
No domínio da física e da probabilidade, um campo aleatório de Markov (muitas vezes abreviado como MRF), rede de Markov ou modelo gráfico não-direcionado é um conjunto de variáveis aleatórias que possuem uma propriedade de Markov descrita por um grafo não-direcionado.
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Correlação parcial
Em teoria das probabilidades e estatística, a correlação parcial mede o grau de associação entre duas variáveis aleatórias, com o efeito de um conjunto de variáveis aleatórias de controle removido.
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Distância de Mahalanobis
Em estatística, a distância de Mahalanobis é uma medida de distância introduzida pelo matemático indiano Prasanta Chandra Mahalanobis em 1936.
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Estimador de Newey-West
O estimador de Newey-West utiliza-se nas estatísticas e econometria para proporcionar uma estimativa da matriz de covariância dos parâmetros de um tipo de regressão do modelo quando se aplica este modelo em situações nas que a hipótese regular de análise de regressão não se aplicam.
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Filtro de Kalman
Em estatística, o filtro de Kalman é um método matemático criado por Rudolf Kalman.
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Intervalo de confiança
Em estatística, intervalo de confiança (IC) é um tipo de estimativa por intervalo de um parâmetro populacional desconhecido.
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Letras gregas usadas em matemática, ciências e engenharia
As letras gregas são usadas em matemática, ciências, engenharia e outras áreas onde a notação matemática é usada como símbolos para representar constantes, funções especiais, e também convencionalmente para representar variáveis.
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Máxima subsequência crescente
Em ciência da computação, o problema da maior subsequência crescente, ou máxima subsequência crescente consiste em encontrar um subsequência de números, dada um sequência, na qual seus elementos estão ordenados do menor para o maior, e a sequência é a mais longa possível.
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Máxima verossimilhança
Em estatística, a estimativa por máxima verossimilhança (maximum-likelihood estimation- MLE) é um método para estimar os parâmetros de um modelo estatístico.
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Média e covariância amostrais
A média amostral ou média empírica e a covariância amostral são cálculos de estatística feitos a partir de uma coleta de dados em uma ou mais variáveis aleatórias.
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Modelagem de equações estruturais
Modelagem de equações estruturais (structural equation modeling ou SEM em inglês) é um rótulo para um conjunto diversificado de métodos usados por cientistas em pesquisas experimentais e observacionais nas ciências, negócios e outros campos.
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Modelo misto
Um modelo misto, modelo de efeitos mistos ou modelo misto de componentes de erro é um modelo estatístico que contém efeitos fixos e efeitos aleatórios.
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Movimento browniano fracionário
Em teoria das probabilidades, o movimento browniano fracionário (MBF), também chamado de movimento browniano fractal, é uma generalização do movimento browniano.
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Ruído branco
Gráfico de um sinal de ruído branco gaussiano Em processamento de sinal, o ruído branco é um sinal aleatório com igual intensidade em diferentes frequências, o que lhe dá uma densidade espectral de potência constante.
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Teste de Shapiro–Wilk
O teste de Shapiro-Wilk é um teste de normalidade na estatística frequentista.
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Variância
Na teoria da probabilidade e na estatística, a variância de uma variável aleatória ou processo estocástico é uma medida da sua dispersão estatística, indicando "o quão longe" em geral os seus valores se encontram do valor esperado.
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