Хорошо известно, что ковариационная матрица должна быть полуположительно определенной, однако верно ли обратное? То есть каждая полуположительная определенная матрица соответствует ковариационной...
У меня проблема с 6 классами. Поэтому я строю мультиклассовый классификатор следующим образом: для каждого класса у меня есть один классификатор логистической регрессии, использующий один против всех, что означает, что у меня есть 6 различных классификаторов. Я могу сообщить матрицу путаницы для...
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,...
Что является примером идеальной коллинеарности с точки зрения матрицы дизайна ?XXX Я хотел бы привести пример, в котором не может быть оценен, потому что не является обратимым.β^=(X′X)−1X′Yβ^=(X′X)−1X′Y\hat \beta =...
У меня есть этот огромный набор данных с примерно 2500 переменными и примерно 142 наблюдениями. Я хочу запустить корреляцию между переменной X и остальными переменными. Но для многих столбцов пропущены записи. Я попытался сделать это в R, используя аргумент "pairple-complete" (...
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,...
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...
У меня очень большой набор данных и около 5% случайных значений отсутствуют. Эти переменные связаны друг с другом. В следующем примере набор данных R - просто игрушечный пример с фиктивными коррелированными данными. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000,...
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...
Я хотел бы создать матрицу случайной корреляции так, чтобы распределение ее недиагональных элементов выглядело примерно как нормальное. Как я могу это сделать? Мотивация такая. Для набора данных из временных рядов распределение корреляции часто выглядит достаточно близким к нормальному. Я хотел бы...
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...
Линейные системы уравнений распространены в вычислительной статистике. Одна особая система, с которой я столкнулся (например, в факторном анализе), это система A x = bAx=bAx=b где Здесь D - диагональная матрица n × n со строго положительной диагональю, Ω - симметричная положительная...
У меня есть корреляционных матриц вычисленных с помощью наборов данных (наблюдаемых) с использованием функции MATLAB .ппP( n × n )(N×N)(n \times n)ппP( м × н )(м×N)(m \times n)corrcoef Как сравнить и проанализировать эти матрицы корреляции по отношению друг к другу?ппP Какие тесты, методы и / или...
В lmerфункции lme4in in Rесть вызов для построения модельной матрицы случайных эффектов , как описано здесь , стр. 7 - 9.ZZZ Вычисление влечет за собой произведения ХатриРао и / или Кронекера двух матриц, и . ZZZJiJiJ_iXiXiX_i Матрица представляет собой глоток: «Матрица индикаторов группирующих...
У меня есть набор данных, состоящий из 10 переменных. Я запустил частичные наименьшие квадраты (PLS), чтобы предсказать одну переменную ответа по этим 10 переменным, извлек 10 компонентов PLS, а затем вычислил дисперсию каждого компонента. По исходным данным я взял сумму дисперсий всех переменных,...
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...
Хорошо известно (например, в области измерения сжатия), что норма является «вызывающей разреженность» в том смысле, что если минимизировать функционал (для фиксированной матрицы и вектора ), для достаточно большого размера \ lambda> 0 , у многих вариантов A , \ vec {b} и \ lambda, вероятно,...
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...