Perguntas com a marcação «covariance-matrix»

Como a matriz de erros var / cov é calculada na prática por pacotes de análise estatística? Essa ideia é clara para mim em teoria. Mas não na prática. Quero dizer, se eu tiver um vetor de variáveis ​​aleatórias , entendo que a matriz de variância / covariância receberá o …

12 variance  error  covariance-matrix  beta-regression 

Estou trabalhando em algumas técnicas de agrupamento, nas quais, para um determinado agrupamento de vetores da dimensão d, assumo uma distribuição normal multivariada e calculo o vetor médio da dimensão d da amostra e a matriz de covariância da amostra. Então, quando tentando decidir se um novo, sem ser visto, …

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

Os antecedentes do meu estudo : Em uma amostragem de Gibbs em que amostramos (a variável de interesses) e de e respectivamente, onde e são vetores aleatórios em dimensionais. Sabemos que o processo geralmente é dividido em duas etapas:Y P ( X | Y ) P ( Y | X …

11 hypothesis-testing  covariance  covariance-matrix  gibbs 

Eu tenho um conjunto de dados que consiste em 717 observações (linhas) que são descritas por 33 variáveis ​​(colunas). Os dados são padronizados pela z-scoring de todas as variáveis. Não há duas variáveis ​​linearmente dependentes ( ). Também removi todas as variáveis ​​com variação muito baixa (menor que ). A …

11 matlab  factor-analysis  covariance  covariance-matrix 

A covariância entre duas variáveis ​​aleatórias define uma medida de quão estreitamente elas estão linearmente relacionadas entre si. Mas e se a distribuição conjunta for circular? Certamente há estrutura na distribuição. Como essa estrutura é extraída?

11 covariance-matrix 

Estou falando aqui de matrizes de correlações de Pearson. Eu sempre ouvi dizer que todas as matrizes de correlação devem ser positivas semidefinidas. Meu entendimento é que matrizes definidas positivas devem ter valores próprios , enquanto matrizes semidefinidas positivas devem ter valores próprios ≥ 0 . Isso me faz pensar …

11 covariance-matrix  eigenvalues  correlation-matrix 

Eu tenho um conjunto de dados composto por 10 variáveis. Executei mínimos quadrados parciais (PLS) para prever uma variável de resposta única por essas 10 variáveis, extraí 10 componentes do PLS e calculei a variação de cada componente. Nos dados originais, peguei a soma das variações de todas as variáveis …

10 regression  pca  covariance-matrix  partial-least-squares 

Muitos livros didáticos de estatística fornecem uma ilustração intuitiva de quais são os vetores próprios de uma matriz de covariância: Os vetores u e z formam os vetores próprios (bem, eigenaxes). Isso faz sentido. Mas a única coisa que me confunde é que extraímos autovetores da matriz de correlação , …

10 correlation  pca  covariance-matrix  eigenvalues 

No livro que estou lendo, eles usam definição positiva (definição semi-positiva) para comparar duas matrizes de covariância. A idéia é que, se é pd então é menor do que . Mas estou lutando para conseguir a intuição desse relacionamento?A - BA−BA-BBBBUMAAA Há um tópico semelhante aqui: /math/239166/what-is-the-intuition-for-using-definiteness-to-compare-matrices Qual é a …

10 covariance-matrix  matrix  intuition  linear-algebra  geometry 

Eu tenho um GLMM do formulário: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Quando uso drop1(model, test="Chi"), obtenho resultados diferentes dos que utilizo Anova(model, type="III")na embalagem do carro ou summary(model). Estes dois últimos dão as mesmas respostas. Usando um monte de dados fabricados, …

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 

Alguém poderia me explicar em termos simples o que é uma matriz de covariância isotrópica? Não consigo encontrar nada online.

10 terminology  covariance-matrix  definition 

Qual é a estrutura de variância-covariância padrão para efeitos aleatórios no glmerou lmerno lme4pacote? Como se especifica outra estrutura de variância-covariância para efeitos aleatórios no código? Não encontrei nenhuma informação sobre isso na lme4documentação.

10 mixed-model  lme4-nlme  covariance-matrix 

Imagine que você tem um polígono definido por um conjunto de coordenadas e seu centro de massa é . Você pode tratar o polígono como uma distribuição uniforme com um limite poligonal. (x1,y1)...(xn,yn)(x1,y1)...(xn,yn)(x_1,y_1)...(x_n,y_n)(0,0)(0,0)(0,0) Estou atrás de um método que encontrará a matriz de covariância de um polígono . Suspeito que …

9 pca  covariance-matrix  polygon 

Uma ocorrência não tão incomum ao lidar com modelos mistos máximos complexos (estimar todos os efeitos aleatórios possíveis para dados e modelo) é perfeita (+1 ou -1) ou correlação quase perfeita entre alguns efeitos aleatórios. Para o propósito da discussão, vamos observar o seguinte modelo e resumo do modelo Model: …

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

Enquanto aprendia a calcular matrizes de covariância e correlação e seus inversos em VB e T-SQL há alguns anos, aprendi que as várias entradas têm propriedades interessantes que podem torná-las úteis nos cenários certos de mineração de dados. Um exemplo óbvio é a presença de variações nas diagonais das matrizes …

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