Мне нужно сгенерировать случайные неквадратные матрицы с RRR строками и столбцами , элементами, случайно распределенными со средним значением = 0, и ограниченными таким образом, чтобы длина (норма L2) каждой строки составляла а длина каждого столбца составляла . Эквивалентно, сумма квадратных...
Я хотел бы сгенерировать матрицу случайной корреляции размером , чтобы присутствовали умеренно сильные корреляции: n × nCC\mathbf Cn×nn×nn \times n квадратная вещественная симметричная матрица размера , например ;n = 100n×nn×nn \times nn=100n=100n=100 положительно определенный, то есть со всеми...
Я использую матрицу путаницы, чтобы проверить производительность моего классификатора. Я использую Scikit-Learn, я немного запутался. Как я могу интерпретировать результат от from sklearn.metrics import confusion_matrix >>> y_true = [2, 0, 2, 2, 0, 1] >>> y_pred = [0, 0, 2, 2, 0,...
У меня есть значения для True Positive (TP)и False Negative (FN)следующим образом: TP = 0.25 FN = 0.75 Из этих значений мы можем рассчитать False Positive (FP)и True Negative
Вопросов: У меня большая корреляционная матрица. Вместо того, чтобы кластеризовать отдельные корреляции, я хочу кластеризовать переменные на основе их корреляций друг с другом, т. Е. Если переменная A и переменная B имеют схожие корреляции с переменными C-Z, то A и B должны быть частью одного...
Для простой линейной регрессии коэффициент регрессии вычисляется непосредственно из дисперсионно-ковариационной матрицы , используя где - индекс зависимой переменной, а - индекс объясняющей переменной.CCCCd,eCe,eCd,eCe,e C_{d, e}\over C_{e,e} dddeee Если есть только ковариационная матрица, можно ли...
Химические анализы проб окружающей среды часто подвергаются цензуре ниже пределов отчетности или различных пределов обнаружения / количественного определения. Последние могут варьироваться, как правило, пропорционально значениям других переменных. Например, для анализа может потребоваться...
Учитывая ковариационную матрицу , как сгенерировать данные таким образом, чтобы они имели образец ковариационной матрицы \ hat {\ boldsymbol \ Sigma} = \ boldsymbol \ Sigma_s ?ΣsΣs\boldsymbol \Sigma_sΣ^=ΣsΣ^=Σs\hat{\boldsymbol \Sigma} = \boldsymbol \Sigma_s В более общем плане: мы часто...
Например, в R, MASS::mvrnorm()функция полезна для генерации данных, чтобы продемонстрировать различные вещи в статистике. Он принимает обязательный Sigmaаргумент, который представляет собой симметричную матрицу, определяющую ковариационную матрицу переменных. Как бы я создал симметричную матрицу с...
Я знаю определение симметричной положительно определенной (SPD) матрицы, но хочу понять больше. Почему они так важны, интуитивно понятно? Вот что я знаю. Что еще? Для заданных данных матрица Co-дисперсии является SPD. Ковариационная матрица является важной метрикой, см. Этот превосходный пост для...
Следующая цитата взята из известной исследовательской работы « Статистическое значение для широких геномных исследований», проведенной Storey & Tibshirani (2003): Например, ложноположительный показатель 5% означает, что в среднем 5% истинно нулевых признаков в исследовании будут названы...
Смотрите этот вопрос на Math SE . Короткая история: я прочитал «Элементы статистического обучения» и был разочарован, когда пытался проверить некоторые результаты, например, учитывая затем I Я ищу книгу матричного исчисления, которая написана так же, как ваша традиционная книга исчислений (т. е....
Мне задали этот вопрос в интервью. Допустим, у нас есть корреляционная матрица вида ⎡⎣⎢10.60.80.61γ0.8γ1⎤⎦⎥[10.60.80.61γ0.8γ1]\begin{bmatrix}1&0.6&0.8\\0.6&1&\gamma\\0.8&\gamma&1\end{bmatrix} Меня попросили найти значение гаммы, учитывая эту матрицу корреляции. Я думал, что мог бы что-то сделать с...
Если у вас есть матрица с n строками и m столбцами, вы можете использовать SVD или другие методы для вычисления аппроксимации низкого ранга данной матрицы. Однако в приближении низкого ранга все равно будет n строк и m столбцов. Как могут быть использованы низкоранговые аппроксимации для машинного...
Я пытаюсь сгенерировать коррелированную случайную последовательность со средним значением = , дисперсией = , коэффициентом корреляции = . В приведенном ниже коде я использую & как стандартные отклонения, а & как средство.0001110.80.80.8s1s2m1m2 p = 0.8 u = randn(1, n) v = randn(1, n) x = s1...
В основном меня интересует, как применяются различные ковариационные структуры и как рассчитываются значения внутри этих матриц. Такие функции, как lme (), позволяют нам выбирать, какую структуру мы бы хотели, но я бы хотел знать, как они оцениваются. Рассмотрим модель линейных смешанных эффектов...
Я изучал математику десять лет назад, поэтому у меня есть знания по математике и статистике, но этот вопрос меня убивает. Этот вопрос все еще немного философский для меня. Почему статистики разработали все виды методов для работы со случайными матрицами? Я имею в виду, случайный вектор не решил...
Я знаю, что одним из преимуществ смешанных моделей является то, что они позволяют задавать дисперсионно-ковариационную матрицу для данных (составная симметрия, авторегрессия, неструктурированная и т. Д.). Однако lmerфункция в R не позволяет легко определить эту матрицу. Кто-нибудь знает, какую...
Есть ли одно английское слово для обозначения «количества столбцов» матрицы? Например, «размерность» матрицы 2 \ х равна 2 \ х 3 . Мне нужен термин для 3 в этом примере. Конечно, я всегда могу просто сказать «количество столбцов», но могу ли я сказать хоть одно слово?2 × 32 × 32×32\times 32 ×...
Это очень простой вопрос, но я не могу найти вывод ни в Интернете, ни в книге. Я хотел бы увидеть, как один байесовский обновляет многомерное нормальное распределение. Например: представьте, что P(x|μ,Σ)P(μ)==N(μ,Σ)N(μ0,Σ0).P(x|μ,Σ)=N(μ,Σ)P(μ)=N(μ0,Σ0). \begin{array}{rcl} \mathbb{P}({\bf x}|{\bf...