Perguntas com a marcação «covariance-matrix»

Para uma dada matriz de dados (com variáveis ​​em colunas e pontos de dados em linhas), parece que desempenha um papel importante na estatística. Por exemplo, é uma parte importante da solução analítica dos mínimos quadrados comuns. Ou, para o PCA, seus autovetores são os principais componentes dos dados.A T …

107 matrix  covariance-matrix  correlation-matrix 

Estou começando a se envolver com o uso de glmnetcom LASSO Regressão onde meu desfecho de interesse é dicotômica. Criei um pequeno quadro de dados simulado abaixo: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p …

78 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 

Fiquei me perguntando se alguém poderia me indicar algumas referências que discutem a interpretação dos elementos da matriz de covariância inversa, também conhecida como matriz de concentração ou matriz de precisão. Eu tenho acesso às Dependências Multivariadas de Cox e Wermuth , mas o que estou procurando é uma interpretação …

64 interpretation  covariance-matrix 

Acho que a resposta deve ser sim, mas ainda sinto que algo não está certo. Deve haver alguns resultados gerais na literatura, alguém poderia me ajudar?

48 covariance  matrix  covariance-matrix  linear-algebra 

Tenho pesquisado o significado de propriedade semi-definida positiva de matrizes de correlação ou covariância. Estou procurando qualquer informação sobre Definição de semi-definição positiva; Suas propriedades importantes, implicações práticas; A consequência de ter determinante negativo, impacto na análise multivariada ou nos resultados de simulação, etc.

34 covariance-matrix  eigenvalues  determinant  correlation-matrix 

Ouvi dizer que correlações parciais entre variáveis ​​aleatórias podem ser encontradas invertendo a matriz de covariância e obtendo células apropriadas dessa matriz de precisão resultante (esse fato é mencionado em http://en.wikipedia.org/wiki/Partial_correlation , mas sem uma prova) . Por que esse é o caso?

32 covariance  covariance-matrix  linear-algebra  partial-correlation  matrix-inverse 

Digamos que eu tenha uma distribuição Gaussiana multivariada em dimensional. E tomo observações (cada uma delas um vetor ) dessa distribuição e calculo a matriz de covariância da amostra . Neste artigo , os autores afirmam que a matriz de covariância da amostra calculada com é singular.pppnnnpppSSSp>np>np > n Como …

30 covariance-matrix  linear-algebra 

Existem medidas de similaridade ou distância entre duas matrizes de covariância simétricas (ambas com as mesmas dimensões)? Estou pensando aqui em análogos à divergência KL de duas distribuições de probabilidade ou à distância euclidiana entre vetores, exceto aplicada a matrizes. Eu imagino que haveria algumas medidas de similaridade. Idealmente, eu …

28 distributions  hypothesis-testing  covariance-matrix  kullback-leibler  information-theory 

Gostaria de gerar uma matriz de correlação aleatório de n x n de tamanho de tal modo que existem algumas correlações moderadamente fortes presente:CC\mathbf Cn×nn×nn \times n matriz quadrada de reais simétrico de tamanho, por exemplo, com n = 100 ;n×nn×nn \times nn=100n=100n=100 positivo-definido, ou seja, com todos os autovalores …

25 random-generation  covariance-matrix  correlation-matrix 

Para regressão linear simples, o coeficiente de regressão é calculável diretamente a partir da matriz de variância-covariância , por onde é o índice da variável dependente e é o índice da variável explicativa.C d , eCCC deCd,eCe,eCd,eCe,e C_{d, e}\over C_{e,e} dddeee Se alguém possui apenas a matriz de covariância, é …

23 regression  regression-coefficients  covariance-matrix 

Dada uma matriz de covariância , como gerar dados de modo a ter a matriz de covariância de amostra ?ΣsΣs\boldsymbol \Sigma_sΣ^=ΣsΣ^=Σs\hat{\boldsymbol \Sigma} = \boldsymbol \Sigma_s De maneira mais geral: geralmente estamos interessados ​​em gerar dados a partir de uma densidade f(x|θ)f(x|θ) f(x \vert \boldsymbol\theta) , com os dados xxx com …

22 correlation  sampling  random-generation  covariance-matrix 

As análises químicas de amostras ambientais são frequentemente censuradas abaixo nos limites de relatório ou em vários limites de detecção / quantificação. Este último pode variar, geralmente na proporção dos valores de outras variáveis. Por exemplo, uma amostra com uma alta concentração de um composto pode precisar ser diluída para …

22 correlation  estimation  censoring  covariance-matrix  unbiased-estimator 

Por exemplo, em R, a MASS::mvrnorm()função é útil para gerar dados para demonstrar várias coisas nas estatísticas. É necessário um Sigmaargumento obrigatório, que é uma matriz simétrica que especifica a matriz de covariância das variáveis. Como eu criaria uma matriz n × simétrica n×nn×nn\times ncom entradas arbitrárias?

21 r  random-generation  covariance-matrix 

Conheço a definição de matriz simétrica positiva definida (SPD), mas quero entender mais. Por que eles são tão importantes, intuitivamente? Aqui está o que eu sei. O quê mais? Para um dado dado, a matriz de co-variância é SPD. Matriz de co-variância é uma métrica importante; consulte este excelente post …

20 mathematical-statistics  optimization  covariance-matrix  intuition  linear-algebra 

Basicamente, o que eu quero saber é como as diferentes estruturas de covariância são aplicadas e como os valores dentro dessas matrizes são calculados. Funções como lme () permitem escolher qual estrutura gostaríamos, mas eu adoraria saber como elas são estimadas. Considere o modelo linear de efeitos mistos .Y=Xβ+Zu+ϵY=Xβ+Zu+ϵY=X\beta+Zu+\epsilon Onde …

19 mixed-model  random-effects-model  covariance  covariance-matrix