Запитання з тегом «covariance-matrix»

Я знаю, що однією з переваг змішаних моделей є те, що вони дозволяють задавати дисперсійно-коваріантну матрицю для даних (складна симетрія, авторегресивна, неструктурована тощо). Однак lmerфункція в R не дозволяє легко конкретизувати цю матрицю. Хтось знає, яку структуру lmerвикористовує за замовчуванням і чому немає способу її легко вказати?

18 r  mixed-model  lme4-nlme  covariance-matrix 

Я провів аналіз головних компонентів шести змінних , , , , і . Якщо я правильно розумію, непроведений PC1 підказує мені, яка лінійна комбінація цих змінних описує / пояснює найбільшу дисперсію даних, а PC2 повідомляє мені, яка лінійна комбінація цих змінних описує наступну найбільшу дисперсію даних та ін.AAABBBCCCDDDEEEFFF Мені просто …

17 variance  pca  r-squared  covariance-matrix 

Надійна PCA (розроблена Candes et al. 2009 або ще краще Netrepalli et al. 2014 ) є популярним методом для виявлення багатоваріантного зовнішнього середовища , але відстань махаланобіса також може бути використана для виявлення зовнішньої тканини з урахуванням надійної, регульованої оцінки коваріаційної матриці . Мені цікаво (не) переваги використання одного методу …

17 pca  outliers  covariance-matrix  robust  anomaly-detection 

Як зазначено в цьому питанні, максимальний ранг коваріаційної матриці дорівнює де - розмір вибірки, і тому, якщо розмірність матриці коваріації дорівнює розміру вибірки, вона буде єдиною. Я не можу зрозуміти, чому ми віднімаємо від максимального рангу коваріаційної матриці.n 1 nn−1n−1n-1nnn111nnn

17 covariance-matrix  linear-algebra 

Якщо дані дорівнюють 1d, дисперсія показує, наскільки точки даних відрізняються одна від одної. Якщо дані багатовимірні, ми отримаємо матрицю коваріації. Чи є міра, яка дає єдине число того, чим точки даних відрізняються взагалі для багатовимірних даних? Я вважаю, що може бути вже багато рішень, але я не впевнений, що правильно …

17 variance  covariance  covariance-matrix 

Чи є середнє значення декількох позитивних певних матриць обов'язково позитивним-певним чи позитивним напіввизначеним? Середнє значення - середнє для елементів.

15 mathematical-statistics  matrix  covariance-matrix 

Я оцінив зразок ковариационной матриці ССC зразка і отримати симетричну матрицю. З ССC , я хотів би створити ннn -мірного нормальний розподілений гп , але тому мені потрібно розкладання Холецкого ССC . Що робити, якщо ССC не є позитивним?

15 r  random-generation  covariance-matrix  multivariate-normal  cholesky 

Я не надто великий у статистиці, тому вибачте, якщо це спрощене питання. Я підгонка кривого деяких даних, і іноді мої дані найкраще підходить негативний експоненту у вигляді * е ( - Ь * х ) + з , а іноді підходить ближче до з * е ( - Ь * …

15 variance  model-selection  python  curve-fitting  covariance-matrix 

Діагностика Гельмана і Рубіна використовується для перевірки конвергенції декількох ланцюгів mcmc, що працюють паралельно. Він порівнює дисперсію всередині ланцюга з дисперсією між ланцюгами, експозиція нижче: Кроки (для кожного параметра): Виконайте m ≥ 2 ланцюгів довжиною 2n від перерізних початкових значень. Відкиньте перші n малюнків у кожному ланцюжку. Обчисліть дисперсію всередині …

14 mcmc  convergence  covariance-matrix 

Припустимо, у мене є деяка змінна відповіді яка вимірювалася від ї побратимів у й сім'ї. Крім того, деякі дані поведінки були зібрані одночасно від кожного суб'єкта. Я намагаюся проаналізувати ситуацію за допомогою наступної лінійної моделі змішаних ефектів:yijyijy_{ij}jjjiiixijxijx_{ij} yij=α0+α1xij+δ1ixij+εijyij=α0+α1xij+δ1ixij+εijy_{ij} = \alpha_0 + \alpha_1 x_{ij} + \delta_{1i} x_{ij} + \varepsilon_{ij} де і …

14 mixed-model  lme4-nlme  covariance-matrix  non-independent 

Спробувавши тут Гауссові моделі сумішей , я знайшов ці 4 типи коваріацій. 'full' (each component has its own general covariance matrix), 'tied' (all components share the same general covariance matrix), 'diag' (each component has its own diagonal covariance matrix), 'spherical' (each component has its own single variance). Я дуже багато …

13 covariance-matrix  gaussian-mixture 

Моє завдання - перевірити, чи є зміна матриці коваріації з 6 змінних. Значення 6 змінних вимірюються двічі від одних і тих же суб'єктів (3 роки між вимірюваннями). Як я можу це зробити? Більшу частину своєї роботи я робив за допомогою SAS.

13 hypothesis-testing  repeated-measures  multivariate-analysis  covariance-matrix 

Передумови та проблеми Я використовую Гауссові процеси (GP) для регресії та подальшої байєсівської оптимізації (BO). Для регресії я використовую пакет gpml для MATLAB з кількома модифікаціями на замовлення, але проблема загальна. Загальновідомий факт, що коли два тренувальних введення занадто близькі у вхідному просторі, коваріаційна матриця може стати не позитивно визначеною …

12 regression  covariance-matrix  gaussian-process  bayesian-optimization 

Припустимо, у нас є лінійна модель Model1і vcov(Model1)дає таку матрицю: (Intercept) latitude sea.distance altitude (Intercept) 28.898100 -23.6439000 -34.1523000 0.50790600 latitude -23.643900 19.7032500 28.4602500 -0.42471450 sea.distance -34.152300 28.4602500 42.4714500 -0.62612550 altitude 0.507906 -0.4247145 -0.6261255 0.00928242 Для цього прикладу, що насправді відображає ця матриця? Які припущення ми можемо сміливо зробити для нашої …

12 r  interpretation  multicollinearity  assumptions  covariance-matrix 

Припустимо , у мене є ковариационной матриці XXX і YYY . Які з цих варіантів є також коваріаційними матрицями? X+YX+YX+Y X2X2X^2 XYXYXY У мене є проблеми з розумінням того, що саме потрібно, щоб щось було коваріаційною матрицею. Я припускаю, що мається на увазі, що, наприклад, якщо X=cov(X1, X2)X=cov⁡(X1,X2)X=\operatorname{cov}(X_1,X_2) і Y= …

12 covariance  covariance-matrix