KTL nâng cao

PCA trong Big Dependent Data

Khám phá cấu trúc phụ thuộc

Sample moments (mô men mẫu) và Principal Component Analysis (phân tích thành phần chính) đóng vai trò quan trọng trong việc khám phá cấu trúc phụ thuộc của Big Dependent Data. Bài viết này trình bày chi tiết về các mô men mẫu của quá trình vector dừng, bao gồm trung bình mẫu, ma trận hiệp phương sai mẫu, và ma trận tương quan chéo mẫu. Đồng thời, chúng ta khám phá cách PCA có thể được ứng dụng cho dữ liệu phụ thuộc và những khác biệt quan trọng so với dữ liệu độc lập. Các ví dụ thực tế và mô phỏng sẽ minh họa tác động của sự phụ thuộc nối tiếp đến các phương pháp phân tích thống kê.

🔔 Khu vực THÀNH VIÊN
Bạn cần đăng ký một gói Thành viên để truy cập nội dung này.
Các gói hiện có:
Bạn đã có tài khoản, xin vui lòngđăng nhập
Xem thêm
Back to top button