Запитання з тегом «covariance-matrix»

Як на практиці обчислюється матриця помилок var / cov статистичними пакетами аналізу? Ця ідея мені зрозуміла в теорії. Але не на практиці. Я маю на увазі, якщо у мене є вектор випадкових змінних , я розумію, що матриця дисперсії / коваріації буде надано зовнішній добуток векторів відхилення від середнього значення: …

12 variance  error  covariance-matrix  beta-regression 

Я працюю над деякими методами кластеризації, де для заданого кластера d-розмірних векторів я припускаю багатоваріантне нормальне розподіл і обчислюю вибірковий d-розмірний середній вектор та матрицю коваріації вибірки. Тоді, намагаючись вирішити, чи належить новий, невидимий, d-мірний вектор до цього кластеру, я перевіряю його відстань за допомогою цієї міри: (Xi−μ^X)′σ^−1X(Xi−μ^X)>B0.95(p2,−p2)(Xi−μ^X)′σ^X−1(Xi−μ^X)>B0.95(p2,−p2)\left(X_i-\hat{\mu}_X\right)'\hat{\sigma}_X^{-1}\left(X_i-\hat{\mu}_X\right)>B_{0.95}\left(\frac{p}{2},\frac{-p}{2}\right) Що вимагає …

12 clustering  multivariate-analysis  covariance  covariance-matrix  matrix-inverse 

Передумови мого дослідження : У вибірці Гіббса, де ми відбираємо (змінну інтересів) і з і відповідно, де і - -вимірні випадкові вектори. Ми знаємо, що процес зазвичай розбивається на два етапи:Y P ( X | Y ) P ( Y | X ) X Y kXXXYYYP(X|Y)P(X|Y)P(X|Y)P(Y|X)P(Y|X)P(Y|X)XXXYYYkkk Період згоряння, де ми …

11 hypothesis-testing  covariance  covariance-matrix  gibbs 

У мене є набір даних, який складається з 717 спостережень (рядків), які описуються 33 змінними (стовпцями). Дані стандартизуються за допомогою z-оцінка всіх змінних. Немає двох змінних лінійно залежних ( ). Я також видалив усі змінні з дуже низькою дисперсією (менше ). На малюнку нижче показана відповідна кореляційна матриця (в абсолютних …

11 matlab  factor-analysis  covariance  covariance-matrix 

Коваріація між двома випадковими змінними визначає міру того, наскільки вони лінійно пов'язані між собою. Але що робити, якщо спільний розподіл круговий? Звичайно, в структурі розподілу є структура. Як ця структура видобувається?

11 covariance-matrix 

Я говорю тут про матриці кореляцій Пірсона. Я часто чув, як це говорило, що всі кореляційні матриці повинні бути позитивними напівмісячними. Я розумію, що позитивні певні матриці повинні мати власні значення , тоді як позитивні напівфінітні матриці повинні мати власні значення ≥ 0 . Це змушує мене думати, що моє …

11 covariance-matrix  eigenvalues  correlation-matrix 

У мене є набір даних, що складається з 10 змінних. Я провів часткові найменші квадрати (PLS), щоб передбачити єдину змінну відповіді на цих 10 змінних, вилучив 10 компонентів PLS, а потім обчислив дисперсію кожного компонента. За вихідними даними я взяв суму дисперсій усіх змінних, яка дорівнює 702. Потім я розділив …

10 regression  pca  covariance-matrix  partial-least-squares 

Багато підручників зі статистикою дають інтуїтивну ілюстрацію того, що являють собою власні вектори матриці коваріації: Вектори u і z утворюють власні вектори (ну, ейенакси). Це має сенс. Але одне, що мене бентежить, - це те, що ми отримуємо власні вектори з кореляційної матриці, а не з необроблених даних. Крім того, …

10 correlation  pca  covariance-matrix  eigenvalues 

У підручнику, який я читаю, вони використовують позитивну визначеність (напівпозитивна визначеність) для порівняння двох матриць коваріації. Ідея полягає в тому , що якщо має полідисперсність , то менше , ніж A . Але я намагаюся отримати інтуїцію цих стосунків?A−BA−BA-BBBBAAA Тут є подібна нитка: /math/239166/what-is-the-intuition-for-using-definiteness-to-compare-matrices Яка інтуїція використовувати визначеність для порівняння …

10 covariance-matrix  matrix  intuition  linear-algebra  geometry 

У мене є GLMM форми: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Під час використання drop1(model, test="Chi")я отримую інші результати, ніж якщо я використовую Anova(model, type="III")з автомобільного пакета або summary(model). Ці два останні дають однакові відповіді. Використовуючи купу сфабрикованих даних, я виявив, що …

10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 

Чи не міг би хтось простим чином пояснити мені, що таке ізотропна матриця коваріації? Я нічого не можу знайти в Інтернеті.

10 terminology  covariance-matrix  definition 

Яка структура дисперсії-коваріації за замовчуванням для випадкових ефектів у пакеті glmerчи lmerв ньому lme4? Як можна вказати іншу структуру коваріації дисперсії для випадкових ефектів у коді? Я не зміг знайти жодної інформації щодо цього в lme4документації.

10 mixed-model  lme4-nlme  covariance-matrix 

Уявіть, що у вас є багатокутник, визначений набором координат (x1,y1)...(xn,yn)(x1,y1)...(xn,yn)(x_1,y_1)...(x_n,y_n) і його центр маси знаходиться в (0,0)(0,0)(0,0). Ви можете трактувати багатокутник як рівномірний розподіл з полігональною межею. Я шукаю метод, який знайде матрицю коваріації багатокутника . Я підозрюю, що матриця коваріації багатокутника тісно пов'язана з другим моментом області , але …

9 pca  covariance-matrix  polygon 

Не настільки рідкісне явище при роботі зі складними максимально змішаними моделями (оцінка всіх можливих випадкових ефектів для даних та моделі) є ідеальним (+1 або -1) або майже ідеальним співвідношенням між деякими випадковими ефектами. З метою обговорення, дотримуйтесь наступної моделі та резюме моделі Model: Y ~ X*Cond + (X*Cond|subj) # Y …

9 r  correlation  mixed-model  lme4-nlme  covariance-matrix