Является ли среднее значение нескольких положительно определенных матриц обязательно положительно определенным или положительным полуопределенным? Среднее является...
Я оценил образец ковариационной матрицы образца и получил симметричную матрицу. С , я хотел бы создать -мерного нормальный распределенный гп , но поэтому мне нужно разложение Холецкого . Что мне делать, если не является положительно определенным?C n C...
Я не слишком хорош в статистике, поэтому извиняюсь, если это упрощенный вопрос. Я подгоняю кривую к некоторым данным, и иногда мои данные лучше всего соответствуют отрицательной экспоненте в виде , а иногда подгонка ближе к a ∗ e ( - b ∗ x 2 ) + с . Однако иногда оба из них терпят неудачу, и я...
Диагностика Гельмана и Рубина используется для проверки сходимости нескольких параллельных цепочек mcmc. Он сравнивает дисперсию внутри цепочки с дисперсией между цепями, описание приведено ниже: Шаги (для каждого параметра): Запустите m ≥ 2 цепочки длиной 2n из перераспределенных начальных...
Предположим, у меня есть некоторая переменная ответа которая была измерена от го брата в м семействе. Кроме того, некоторые поведенческие данные были собраны в то же время от каждого субъекта. Я пытаюсь проанализировать ситуацию с помощью следующей линейной модели смешанных эффектов: j i x i...
Моя задача - проверить, есть ли изменение ковариационной матрицы из 6 переменных. Значения 6 переменных измеряются дважды от одного и того же субъекта (3 года между измерениями). Как я могу это сделать? Я делал большую часть своей работы, используя...
При попытке гауссовой смеси Модели здесь , я нашел эти 4 типа ковариаций. 'full' (each component has its own general covariance matrix), 'tied' (all components share the same general covariance matrix), 'diag' (each component has its own diagonal covariance matrix), 'spherical' (each component has...
Предположим, у нас есть линейная модель Model1и vcov(Model1)дает следующую матрицу: (Intercept) latitude sea.distance altitude (Intercept) 28.898100 -23.6439000 -34.1523000 0.50790600 latitude -23.643900 19.7032500 28.4602500 -0.42471450 sea.distance -34.152300 28.4602500 42.4714500 -0.62612550...
Предположим , у меня есть ковариационной матрицы и . Какие из этих вариантов также являются ковариационными матрицами?YXXXYYY X+YX+YX+Y X2X2X^2 XYXYXY У меня возникли проблемы с пониманием того, что именно нужно для того, чтобы что-то было матрицей ковариации. Я предполагаю, что это означает, что,...
Предпосылки и проблемы Я использую Гауссовские процессы (GP) для регрессии и последующей байесовской оптимизации (BO). Для регрессии я использую пакет gpml для MATLAB с несколькими пользовательскими модификациями, но проблема общая. Общеизвестно, что когда два входных тренинга находятся слишком...
Я работаю над некоторыми методами кластеризации, где для данного кластера векторов d-размерности я предполагаю многомерное нормальное распределение и вычисляю выборочный средний вектор d-размерности и выборочную ковариационную матрицу. Затем, пытаясь решить, принадлежит ли новый, невидимый,...
Как на практике вычисляется матрица ошибок var / cov с помощью пакетов статистического анализа? Эта идея понятна мне в теории. Но не на практике. Я имею в виду, что если у меня есть вектор случайных величин , я понимаю, что матрице дисперсии / ковариации Σ будет дан внешний продукт отклонения от...
Я говорю здесь о матрицах корреляций Пирсона. Я часто слышал, что все корреляционные матрицы должны быть положительными полуопределенными. Насколько я понимаю, положительно определенные матрицы должны иметь собственные значения , в то время как положительные полуопределенные матрицы должны иметь...
Предпосылки моего исследования : В выборках Гиббса , где мы образец (переменные интересы) и из и соответственно, где и являются - мерными случайными векторами. Мы знаем, что процесс обычно делится на два этапа:XXXYYYP(X|Y)P(X|Y)P(X|Y)P(Y|X)P(Y|X)P(Y|X)XXXYYYkkk Период выгорания, где мы отбрасываем...
У меня есть набор данных, который состоит из 717 наблюдений (строк), которые описываются 33 переменными (столбцами). Данные стандартизируются путем z-оценки всех переменных. Нет двух переменных линейно зависимых ( ). Я также удалил все переменные с очень низкой дисперсией (менее ). На рисунке ниже...
Ковариация между двумя случайными переменными определяет меру того, насколько тесно они линейно связаны друг с другом. Но что, если совместное распределение является циркулярным? Конечно, есть структура в распределении. Как эта структура...
У меня есть GLMM формы: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Когда я использую drop1(model, test="Chi"), я получаю другие результаты, чем если бы я использовал Anova(model, type="III")из пакета автомобиля или summary(model). Последние...
Многие учебники статистики предоставляют интуитивно понятную иллюстрацию того, каковы собственные векторы ковариационной матрицы: Векторы u и z образуют собственные векторы (ну, собственные оси). Это имеет смысл. Но меня смущает то, что мы извлекаем собственные векторы из корреляционной матрицы, а...
В учебнике, который я читаю, они используют положительную определенность (полуположительную определенность) для сравнения двух ковариационных матриц. Идея заключается в том , что если имеет полидисперсность , то меньше , чем . Но я изо всех сил пытаюсь получить интуицию этих...
Какова структура дисперсии-ковариации по умолчанию для случайных эффектов в glmerили lmerв lme4пакете? Как определить другую дисперсионно-ковариационную структуру для случайных эффектов в коде? Я не мог найти информацию об этом в...