Ceres 求解協方差

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評估非線性最小二乘法求解器返回的解決方案質量的一種方法是分析解決方案的協方差。

首先，考慮非線性回歸問題 y=f

(x)+

n(0,

1)

y=f(x)

+n(0

,1)待續

double x[3]

;double y[2]
;problem problem;
problem.
addparameterblock
(x,3);
problem.
addparameterblock
(y,2);
covariance:
:options options;
covariance covariance
(options)
;vectorconst
double*,
const
double
*>
> covariance_blocks;
covariance_blocks.
push_back
(make_pair
(x, x));
covariance_blocks.
push_back
(make_pair
(y, y));
covariance_blocks.
push_back
(make_pair
(x, y));
check
(covariance.
compute
(covariance_blocks,
&problem));
double covariance_xx[3*
3];double covariance_yy[2*
2];double covariance_xy[3*
2];covariance.
getcovarianceblock
(x, x, covariance_xx)
covariance.
getcovarianceblock
(y, y, covariance_yy)
covariance.
getcovarianceblock
(x, y, covariance_xy)

求解協方差矩陣

x y 是兩個隨機變數，x y 的協方差 cov x,y 定義為 其中 矩陣中的資料按行排列與按列排列求出的協方差矩陣是不同的，這裡預設資料是按行排列。即每一行是乙個observation or sample 那麼每一列就是乙個隨機變數。協方差對角線處的元素表示的是方差，這個關係我們記住就行了。比如...

協方差 協方差矩陣

期望 離散型隨機變數的一切可能的取值xi與對應的概率pi xi 之積的和稱為該離散型隨機變數的數學期望 設級數絕對收斂 記為 e x 隨機變數最基本的數學特徵之一。它反映隨機變數平均取值的大小。又稱期望或均值。求法 設離散型隨機變數x的取值為 方差 方差是各個資料與平均數之差的平方的平均數。在概率論...

期望 方差 協方差 協方差矩陣

方差pearson相關係數 協方差矩陣與相關係數矩陣 我們將隨機實驗e的一切可能基本結果 或實驗過程如取法或分配法 組成的集合稱為e的樣本空間，記為s。樣本空間的元素，即e的每乙個可能的結果，稱為樣本點。這樣思考一下，如果某個資料集x xx滿足它是某個分布的隨機取樣，那麼在取樣過程中最可能出現的值是...