Pertanyaan yang diberi tag «covariance-matrix»

Bagaimana matriks kesalahan var / cov dihitung dengan paket analisis statistik dalam praktik? Ide ini jelas bagi saya dalam teori. Tetapi tidak dalam praktik. Maksud saya, jika saya memiliki vektor variabel acak X =( X1, X2, ... , Xn)⊤X=(X1,X2,...,Xn)⊤\textbf{X}=(X_{1}, X_{2}, \ldots, X_{n})^\top , saya mengerti bahwa matriks varians / kovarian …

12 variance  error  covariance-matrix  beta-regression 

Saya sedang mengerjakan beberapa teknik pengelompokan, di mana untuk kluster vektor d-dimensi yang diberikan, saya mengasumsikan distribusi normal multivariat dan menghitung sampel vektor rata-rata d-dimensi dan matriks kovarian sampel. Kemudian ketika mencoba untuk memutuskan apakah baru, tak terlihat, d-dimensi vektor milik klaster ini saya memeriksa jarak melalui ukuran ini: (Xi−μ^X)′σ^−1X(Xi−μ^X)>B0.95(p2,−p2)(Xi−μ^X)′σ^X−1(Xi−μ^X)>B0.95(p2,-hal2)\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) …

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

Latar belakang penelitian saya : Dalam sampling Gibbs di mana kami sampel (variabel minat) dan dari dan masing-masing, di mana dan adalah vektor acak -dimensi. Kita tahu bahwa proses ini biasanya dibagi menjadi dua tahap:XXXYYYP(X|Y)P(X|Y)P(X|Y)P(Y|X)P(Y|X)P(Y|X)XXXYYYkkk Periode Bakar, di mana kami membuang semua sampel. sampel sebagai dan .X1∼XtX1∼XtX_1\sim X_tY1∼YtY1∼YtY_1\sim Y_t Periode …

11 hypothesis-testing  covariance  covariance-matrix  gibbs 

Saya memiliki satu set data yang terdiri dari 717 pengamatan (baris) yang dijelaskan oleh 33 variabel (kolom). Data terstandarisasi dengan z-scoring semua variabel. Tidak ada dua variabel yang bergantung linear ( ). Saya juga menghapus semua variabel dengan varians sangat rendah (kurang dari ). Gambar di bawah ini menunjukkan matriks …

11 matlab  factor-analysis  covariance  covariance-matrix 

Kovarian antara dua variabel acak mendefinisikan ukuran seberapa dekat mereka terkait secara linear satu sama lain. Tetapi bagaimana jika distribusi bersama itu berbentuk sirkuler? Tentunya ada struktur dalam distribusi. Bagaimana struktur ini diekstraksi?

11 covariance-matrix 

Saya berbicara di sini tentang matriks korelasi Pearson. Saya sering mendengarnya mengatakan bahwa semua matriks korelasi harus semidefinit positif. Pemahaman saya adalah bahwa matriks pasti positif harus memiliki nilai eigen , sedangkan matriks semidefinit positif harus memiliki nilai eigen . Ini membuat saya berpikir bahwa pertanyaan saya dapat diulangi sebagai …

11 covariance-matrix  eigenvalues  correlation-matrix 

Saya memiliki dataset yang terdiri dari 10 variabel. Saya menjalankan partial least square (PLS) untuk memprediksi variabel respon tunggal oleh 10 variabel ini, mengekstraksi 10 komponen PLS, dan kemudian menghitung varians dari masing-masing komponen. Pada data asli saya mengambil jumlah varians dari semua variabel yaitu 702. Kemudian saya membagi varian …

10 regression  pca  covariance-matrix  partial-least-squares 

Banyak buku teks statistik memberikan ilustrasi intuitif tentang apa vektor eigen dari matriks kovarians: Vektor u dan z membentuk vektor eigen (well, eigenaxes). Ini masuk akal. Tetapi satu hal yang membingungkan saya adalah bahwa kita mengekstrak vektor eigen dari matriks korelasi , bukan data mentah. Lebih lanjut, dataset mentah yang …

10 correlation  pca  covariance-matrix  eigenvalues 

Dalam buku teks yang saya baca mereka menggunakan ketajaman positif (semi-positive definiteness) untuk membandingkan dua matriks kovarian. Gagasan bahwa jika A−BA−BA-B adalah pd maka lebih kecil dari . Tapi aku berjuang untuk mendapatkan intuisi dari hubungan ini?BBBAAA Ada utas serupa di sini: /math/239166/what-is-the-intuition-for-using-definiteness-to-compare-matrices Apa intuisi untuk menggunakan ketetapan untuk membandingkan …

10 covariance-matrix  matrix  intuition  linear-algebra  geometry 

Saya memiliki GLMM formulir: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Ketika saya menggunakan drop1(model, test="Chi"), saya mendapatkan hasil yang berbeda daripada jika saya menggunakan Anova(model, type="III")dari paket mobil atau summary(model). Dua yang terakhir ini memberikan jawaban yang sama. Menggunakan banyak data yang …

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 

Bisakah seseorang menjelaskan kepada saya secara sederhana apa itu matriks kovarians isotropik? Saya tidak dapat menemukan apa pun secara online.

10 terminology  covariance-matrix  definition 

Bagaimana struktur varians-kovarians default untuk efek acak dalam glmeratau lmerdalam lme4paket? Bagaimana cara menentukan struktur varians-kovarians lain untuk efek-acak dalam kode? Saya tidak dapat menemukan informasi mengenai ini di lme4dokumentasi.

10 mixed-model  lme4-nlme  covariance-matrix 

Bayangkan Anda memiliki poligon yang didefinisikan oleh seperangkat koordinat (x1,y1)...(xn,yn)(x1,y1)...(xn,yn)(x_1,y_1)...(x_n,y_n) dan pusat massanya adalah pada (0,0)(0,0)(0,0) . Anda dapat memperlakukan poligon sebagai distribusi seragam dengan batas poligon. Saya mencari metode yang akan menemukan matriks kovarian poligon . Saya menduga bahwa matriks kovarians poligon terkait erat dengan momen kedua dari area …

9 pca  covariance-matrix  polygon 

Kejadian yang tidak biasa ketika berhadapan dengan model campuran maksimal yang kompleks (memperkirakan semua efek acak yang mungkin untuk data dan model yang diberikan) adalah sempurna (+1 atau -1) atau korelasi yang hampir sempurna di antara beberapa efek acak. Untuk tujuan diskusi, mari kita amati model dan ringkasan model berikut …

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

Sambil belajar menghitung kovarian dan matriks korelasi dan inversinya dalam VB dan T-SQL beberapa tahun yang lalu, saya belajar bahwa berbagai entri memiliki sifat menarik yang dapat membuatnya berguna dalam skenario penambangan data yang tepat. Salah satu contoh yang jelas adalah adanya varian pada diagonal matriks kovarians; beberapa contoh yang …

9 self-study  covariance  covariance-matrix  correlation-matrix  determinant