Вопросы с тегом «geometry»

По тематическим вопросам, связанным с геометрией. По чисто математическим вопросам о геометрии лучше задавать математический SE https://math.stackexchange.com/

70
Как визуализировать, что делает канонический корреляционный анализ (по сравнению с тем, что делает анализ главных компонентов)?

Канонический корреляционный анализ (CCA) - это метод, связанный с анализом главных компонентов (PCA). Хотя учить PCA или линейную регрессию легко, используя график рассеяния (см. Несколько тысяч примеров по поиску изображений в Google), я не видел подобного интуитивного двумерного примера для CCA....

40
Эффект подавления в регрессии: определение и визуальное объяснение / изображение

Что такое переменная-супрессор в множественной регрессии и какие могут быть способы визуального отображения эффекта подавления (его механизм или свидетельство в результатах)? Я хотел бы пригласить всех, у кого есть мысли,...

37
Как Factor Analysis объясняет ковариацию, в то время как PCA объясняет дисперсию?

Вот цитата из книги Бишопа «Распознавание образов и машинное обучение», раздел 12.2.4 «Факторный анализ»: В соответствии с выделенной части, факторный анализ фиксирует ковариации между переменными в матрице WWW . Интересно , КАК ? Вот как я это понимаю. Скажем, xxx - наблюдаемая ppp мерная...

26
Геометрическая интерпретация штрафной линейной регрессии

Я знаю, что линейная регрессия может рассматриваться как «линия, которая расположена ближе всего ко всем точкам» : Но есть и другой способ увидеть это, визуализируя пространство столбцов как «проекцию на пространство, охватываемое столбцами матрицы коэффициентов» : Мой вопрос: в этих двух...

24
Геометрическая интерпретация коэффициента множественной корреляции и коэффициента детерминации

Меня интересует геометрический смысл множественной корреляции и коэффициента детерминации в регрессии или в векторной записи,R 2 y i = β 1 + β 2 x 2 , i + ⋯ + β k x k , i + ϵ iRRRR2R2R^2yi=β1+β2x2,i+⋯+βkxk,i+ϵiyi=β1+β2x2,i+⋯+βkxk,i+ϵiy_i = \beta_1 + \beta_2 x_{2,i} + \dots + \beta_k x_{k,i} +...

20
Каковы правильные значения для точности и отзыва в крайних случаях?

Точность определяется как: p = true positives / (true positives + false positives) Является ли это исправить , что, как true positivesи false positivesподход 0, точность приближается к 1? Тот же вопрос для отзыва: r = true positives / (true positives + false negatives) В настоящее время я выполняю...

19
Геометрическое понимание СПС в предметном (двойственном) пространстве

Я пытаюсь получить интуитивное понимание того, как анализ главных компонентов (PCA) работает в предметном (двойном) пространстве . Рассмотрим двумерный набор данных с двумя переменными, x1x1x_1 и x2x2x_2 , и nnn точками данных (матрица данных XX\mathbf X имеет n×2n×2n\times 2 и предполагается, что...

19
Имеет ли дифференциальная геометрия какое-либо отношение к статистике?

Я делаю мастер в области статистики, и мне советуют изучать дифференциальную геометрию. Я был бы счастлив услышать о статистических приложениях для дифференциальной геометрии, потому что это мотивировало бы меня. Кто-нибудь знает приложения для дифференциальной геометрии в...

14
Вопросы о расхождении KL?

Я сравниваю два распределения с дивергенцией KL, которая возвращает мне нестандартизированное число, которое, согласно тому, что я читал об этой мере, представляет собой объем информации, необходимый для преобразования одной гипотезы в другую. У меня есть два вопроса: а) Есть ли способ...

13
Использование информационной геометрии для определения расстояний и объемов ... полезно?

Я натолкнулся на большое количество литературы, в которой пропагандируется использование информационной метрики Фишера в качестве естественной локальной метрики в пространстве распределений вероятностей, а затем ее интеграция для определения расстояний и объемов. Но действительно ли эти...

13
Геометрическая интерпретация обобщенной линейной модели

Для линейной модели y=xβ+ey=xβ+еy=x\beta+e , мы можем иметь хорошую геометрическую интерпретацию расчетной модели с помощью y^знак равноxβ^+e^y^=xβ^+е^\hat{y}=x\hat{\beta}+\hat{e} . У является проекцией у на пространство , натянутое на х и остаточной е перпендикулярна это пространство , натянутое...

12
Графическая интуиция статистики на многообразии

На этом посте вы можете прочитать заявление: Модели обычно представлены точками θθ\theta на конечномерном многообразии. В дифференциальной геометрии и статистике Майкла К. Мюррея и Джона В. Райса эти понятия объясняются в прозе, читаемой даже без учета математических выражений. К сожалению,...

12
Определитель информации Фишера

(Я разместил аналогичный вопрос на math.se. ) В информационной геометрии детерминант информационной матрицы Фишера представляет собой естественную форму объема на статистическом многообразии, поэтому он имеет хорошую геометрическую интерпретацию. Например, тот факт, что он фигурирует в определении...

12
Как эксцесс распределения связан с геометрией функции плотности?

Куртоз - это измерение пика и плоскостности распределения. Функция плотности распределения, если она существует, может рассматриваться как кривая и имеет геометрические особенности (такие как кривизна, выпуклость, ...), связанные с ее формой. Поэтому мне интересно, связан ли эксцесс распределения с...

11
Геометрическая интерпретация оценки максимального правдоподобия

Я читал книгу Франклина М. Фишера «Проблема идентификации в эконометрике », и меня смутило то, что он демонстрирует идентификацию путем визуализации функции правдоподобия. Проблема может быть упрощена как: Для регрессии , где , и - параметры. Предположим, что имеет коэффициент равный единице. Тогда...

10
Разъяснение в информационной геометрии

Этот вопрос связан с работой Амари « Дифференциальная геометрия изогнутых экспоненциальных семейств-искривлений и потеря информации ». Текст выглядит следующим образом. Пусть - n- мерное многообразие распределений вероятностей с системой координат θ = ( θ 1 , … , θ n ) , где предполагается , что p...

10
Подходящая мера для поиска наименьшей ковариационной матрицы

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...

9
Пространство данных, пространство переменных, пространство наблюдения, пространство модели (например, в линейной регрессии)

Предположим, у нас есть матрица данных , которая является n- by- , и вектор метки , который является by-one. Здесь каждая строка матрицы является наблюдением, а каждый столбец соответствует измерению / переменной. (предположим, что )XX\mathbf{X}nnnУ нpppYYYnnnn>pn>pn>p Тогда что data space,...

9
Почему теорема Байеса работает графически?

С математической точки зрения теорема Байеса имеет для меня совершенный смысл (т.е. вывод и доказательство), но я не знаю, есть ли хороший геометрический или графический аргумент, который можно показать для объяснения теоремы Байеса. Я попытался найти что-нибудь на Google, и на удивление не смог...