Запитання з тегом «covariance»

Я читаю приклад, наведений у книзі " Машинне навчання для хакерів" . Я спершу детальніше деталізую на прикладі, а потім поговору про своє запитання. Приклад : Бере набір даних за 10 років цін на акції. Працює PCA за цінами на 25 акцій. Порівняє головний компонент з індексом Dow Jones. Зауважує …

10 time-series  pca  references  covariance  stationarity 

Під час вивчення відбору коваріації я одного разу прочитав наступний приклад. Щодо наступної моделі: Його матриця коваріації та матриця зворотної коваріації наведені наступним чином, Я не розумію, чому незалежність і визначається тут зворотною коваріацією?xxxyyy Яка математична логіка лежить в основі цього взаємозв'язку? Також лівий графік на наступному малюнку стверджує, що …

10 machine-learning  bayesian  conditional-probability  covariance  graphical-model 

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 

Припустимо, я спостерігаю iid і хочу перевірити H 0 : A vech ( Σ - 1 ) = a для сумісної матриці A і вектора a . Чи відома робота над цією проблемою?хi∼ N( μ , Σ )xi∼N(μ,Σ)x_i \sim \mathcal{N}\left(\mu,\Sigma\right)Н0: A H0:A H_0: A\ ( Σ- 1) =а(Σ−1)=a\left(\Sigma^{-1}\right) = aАAAаaa …

10 hypothesis-testing  normal-distribution  multivariate-analysis  maximum-likelihood  covariance 

У мене основне питання. Скажімо , у мене є дві випадкові величини, і Y . Я можу їх стандартизувати, віднімаючи середнє значення і діливши на стандартне відхилення, тобто X_ {стандартизований} = \ frac {(X - E (X))} {(SD (X))} .XXXYYYXstandardized=(X−E(X))(SD(X))Xstandardized=(X−E(X))(SD(X))X_{standardized} = \frac{(X - E(X))}{(SD(X))} Чи співвідношення XXX і YYY , …

10 correlation  covariance  standardization 

Чи правда, що асимптотична матриця коваріації дорівнює матриці коваріації оцінок параметрів? Якщо ні, то що це? І яка різниця між коваріаційною матрицею і асимптотичною матрицею коваріації в цьому випадку? Спасибі заздалегідь!

10 covariance  asymptotics 

Це лише приклад, на який я зустрічався кілька разів, тому у мене немає даних про вибірку. Запуск лінійної регресійної моделі в R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1є суцільною змінною. x2категоричний і має три значення, наприклад "Низький", "Середній" та "Високий". Однак вихід, отриманий R, був би на кшталт: …

10 r  regression  categorical-data  regression-coefficients  categorical-encoding  machine-learning  random-forest  anova  spss  r  self-study  bootstrap  monte-carlo  r  multiple-regression  partitioning  neural-networks  normalization  machine-learning  svm  kernel-trick  self-study  survival  cox-model  repeated-measures  survey  likert  correlation  variance  sampling  meta-analysis  anova  independence  sample  assumptions  bayesian  covariance  r  regression  time-series  mathematical-statistics  graphical-model  machine-learning  linear-model  kernel-trick  linear-algebra  self-study  moments  function  correlation  spss  probability  confidence-interval  sampling  mean  population  r  generalized-linear-model  prediction  offset  data-visualization  clustering  sas  cart  binning  sas  logistic  causality  regression  self-study  standard-error  r  distributions  r  regression  time-series  multiple-regression  python  chi-squared  independence  sample  clustering  data-mining  rapidminer  probability  stochastic-processes  clustering  binary-data  dimensionality-reduction  svd  correspondence-analysis  data-visualization  excel  c#  hypothesis-testing  econometrics  survey  rating  composite  regression  least-squares  mcmc  markov-process  kullback-leibler  convergence  predictive-models  r  regression  anova  confidence-interval  survival  cox-model  hazard  normal-distribution  autoregressive  mixed-model  r  mixed-model  sas  hypothesis-testing  mediation  interaction 

Я маю матрицю, де - кількість генів і - кількість пацієнтів. Той, хто працював з такими даними, знає, що завжди більше . Використовуючи вибір функцій, я отримав вниз до більш розумного числа, однак все ж більший за .n × pн×pn\times ppppннnpppннnppppppннn Я хотів би обчислити подібність пацієнтів на основі їх …

10 correlation  pca  genetics  covariance  distance-functions 

Фон У мене є дані польового дослідження, в якому є чотири рівні лікування та шість повторень у кожному з двох блоків. (4x6x2 = 48 спостережень) Блоки розташовані приблизно на відстані 1 милі, а всередині блоків - сітка з 42, 2 м х 4 м ділянок та шириною 1 м; моє …

10 r  spatial  linear-model  covariance 

Приклади: у мене є речення в описі посади: "Старший інженер Java у Великобританії". Я хочу використовувати модель глибокого навчання, щоб передбачити її як 2 категорії: English і IT jobs. Якщо я використовую традиційну модель класифікації, вона може передбачити лише 1 мітку з softmaxфункцією на останньому шарі. Таким чином, я можу …

9 machine-learning  deep-learning  natural-language  tensorflow  sampling  distance  non-independent  application  regression  machine-learning  logistic  mixed-model  control-group  crossover  r  multivariate-analysis  ecology  procrustes-analysis  vegan  regression  hypothesis-testing  interpretation  chi-squared  bootstrap  r  bioinformatics  bayesian  exponential  beta-distribution  bernoulli-distribution  conjugate-prior  distributions  bayesian  prior  beta-distribution  covariance  naive-bayes  smoothing  laplace-smoothing  distributions  data-visualization  regression  probit  penalized  estimation  unbiased-estimator  fisher-information  unbalanced-classes  bayesian  model-selection  aic  multiple-regression  cross-validation  regression-coefficients  nonlinear-regression  standardization  naive-bayes  trend  machine-learning  clustering  unsupervised-learning  wilcoxon-mann-whitney  z-score  econometrics  generalized-moments  method-of-moments  machine-learning  conv-neural-network  image-processing  ocr  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  r  logistic  scoring-rules  probability  self-study  pdf  cdf  classification  svm  resampling  forecasting  rms  volatility-forecasting  diebold-mariano  neural-networks  prediction-interval  uncertainty 

Припустимо, у мене є один зразок частоти 4 можливих подій: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 і я маю очікувані ймовірності моїх подій: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 За допомогою суми спостережуваних частот моїх чотирьох подій (18) …

9 r  statistical-significance  chi-squared  multivariate-analysis  exponential  joint-distribution  statistical-significance  self-study  standard-deviation  probability  normal-distribution  spss  interpretation  assumptions  cox-model  reporting  cox-model  statistical-significance  reliability  method-comparison  classification  boosting  ensemble  adaboost  confidence-interval  cross-validation  prediction  prediction-interval  regression  machine-learning  svm  regularization  regression  sampling  survey  probit  matlab  feature-selection  information-theory  mutual-information  time-series  forecasting  simulation  classification  boosting  ensemble  adaboost  normal-distribution  multivariate-analysis  covariance  gini  clustering  text-mining  distance-functions  information-retrieval  similarities  regression  logistic  stata  group-differences  r  anova  confidence-interval  repeated-measures  r  logistic  lme4-nlme  inference  fiducial  kalman-filter  classification  discriminant-analysis  linear-algebra  computing  statistical-significance  time-series  panel-data  missing-data  uncertainty  probability  multivariate-analysis  r  classification  spss  k-means  discriminant-analysis  poisson-distribution  average  r  random-forest  importance  probability  conditional-probability  distributions  standard-deviation  time-series  machine-learning  online  forecasting  r  pca  dataset  data-visualization  bayes  distributions  mathematical-statistics  degrees-of-freedom 

Я розумію, як працює коваріація, що дані, що співвідносяться, повинні мати дещо високу коваріацію. Я натрапив на ситуацію, коли мої дані виглядають співвіднесеними (як показано на графіку розкидання), але коваріація майже до нуля. Як може коваріація даних дорівнювати нулю, якщо вони співвідносяться? import numpy as np x1 = np.array([ 0.03551153, …

8 python  descriptive-statistics  covariance