Perguntas com a marcação «multivariate-analysis»

Analisa onde há mais de uma variável analisada ao mesmo tempo e essas variáveis ​​são dependentes (resposta) ou são as únicas na análise. Isso pode ser contrastado com a análise "múltipla" ou "multivariável", o que implica mais de uma variável preditora (independente).

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Que teste posso usar para comparar inclinações de dois ou mais modelos de regressão?
Eu gostaria de testar a diferença na resposta de duas variáveis ​​para um preditor. Aqui está um exemplo mínimo reproduzível. library(nlme) ## gls is used in the application; lm would suffice for this example m.set <- gls(Sepal.Length ~ Petal.Width, data = iris, subset = Species == "setosa") m.vir <- gls(Sepal.Length …



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Os graus de liberdade podem ser um número não inteiro?
Quando uso o GAM, o DF residual é (última linha do código). O que isso significa? Indo além do exemplo do GAM, em geral, o número de graus de liberdade pode ser um número não inteiro?26,626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) Deviance …
27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 



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Distribuição da distância de Mahalanobis no nível de observação
Se eu tiver uma amostra de amostra normal multivariada X1,…,Xn∼Np(μ,Σ)X1,…,Xn∼Np(μ,Σ)X_1, \ldots, X_n \sim N_p(\mu,\Sigma) e definir d2i(b,A)=(Xi−b)′A−1(Xi−b)di2(b,A)=(Xi−b)′A−1(Xi−b)d_i^2(b,A) = (X_i - b)' A^{-1} (X_i - b) (que é uma distância de Mahalanobis [ao quadrado] de um ponto de amostra ao vetor aaa usando a matriz para ponderação),AAAqual é a distribuição de …


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O que é "regressão de classificação reduzida"?
Li os Elementos do aprendizado estatístico e não conseguia entender o que é a Seção 3.7 "Seleção e contração de múltiplos resultados". Ele fala sobre RRR (regressão de classificação reduzida), e só consigo entender que a premissa é sobre um modelo linear multivariado generalizado em que os coeficientes são desconhecidos …






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Construção da distribuição Dirichlet com distribuição Gamma
Seja X1,…,Xk+1X1,…,Xk+1X_1,\dots,X_{k+1} variáveis ​​aleatórias mutuamente independentes, cada uma com uma distribuição gama com os parâmetros αi,i=1,2,…,k+1αi,i=1,2,…,k+1\alpha_i,i=1,2,\dots,k+1 mostre que Yi=XiX1+⋯+Xk+1,i=1,…,kYi=XiX1+⋯+Xk+1,i=1,…,kY_i=\frac{X_i}{X_1+\cdots+X_{k+1}},i=1,\dots,k, tem uma distribuição conjunta comoDirichlet(α1,α2,…,αk;αk+1)Dirichlet(α1,α2,…,αk;αk+1)\text{Dirichlet}(\alpha_1,\alpha_2,\dots,\alpha_k;\alpha_{k+1}) PDF conjunto de (X1,…,Xk+1)=e−∑k+1i=1xixα1−11…xαk+1−1k+1Γ(α1)Γ(α2)…Γ(αk+1)(X1,…,Xk+1)=e−∑i=1k+1xix1α1−1…xk+1αk+1−1Γ(α1)Γ(α2)…Γ(αk+1)(X_1,\dots,X_{k+1})=\frac{e^{-\sum_{i=1}^{k+1}x_i}x_1^{\alpha_1-1}\dots x_{k+1}^{\alpha_{k+1}-1}}{\Gamma(\alpha_1)\Gamma(\alpha_2)\dots \Gamma(\alpha_{k+1})} Então, para encontrar pdf conjunto de(Y1,…,Yk+1)(Y1,…,Yk+1)(Y_1,\dots,Y_{k+1})não consigo encontrar jacobiano, ou seja,J(x1,…,xk+1y1,…,yk+1)J(x1,…,xk+1y1,…,yk+1)J(\frac{x_1,\dots,x_{k+1}}{y_1,\dots,y_{k+1}})

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