Preguntas etiquetadas con covariance-matrix

¿Cómo se calcula la matriz de error var / cov mediante paquetes de análisis estadístico en la práctica? Esta idea es clara para mí en teoría. Pero no en la práctica. Quiero decir, si tengo un vector de variables aleatorias , entiendo que la matriz de varianza / covarianza se …

12 variance  error  covariance-matrix  beta-regression 

Estoy trabajando en algunas técnicas de agrupamiento, donde para un grupo dado de vectores de dimensión d supongo una distribución normal multivariada y calculo el vector medio d-dimensional de la muestra y la matriz de covarianza de la muestra. Luego, cuando trato de decidir si un nuevo vector d-dimensional invisible, …

12 clustering  multivariate-analysis  covariance  covariance-matrix  matrix-inverse 

Los antecedentes de mi estudio : En un muestreo de Gibbs donde tomamos muestras de (la variable de intereses) e de y respectivamente, donde e son vectores aleatorios dimensionales. Sabemos que el proceso generalmente se divide en dos etapas:XXXYYYP(X|Y)P(X|Y)P(X|Y)P(Y|X)P(Y|X)P(Y|X)XXXYYYkkk Burn-in Period, donde descartamos todas las muestras. Denote las muestras como …

11 hypothesis-testing  covariance  covariance-matrix  gibbs 

Tengo un conjunto de datos que consta de 717 observaciones (filas) que se describen mediante 33 variables (columnas). Los datos se estandarizan mediante la calificación z de todas las variables. No hay dos variables que sean linealmente dependientes ( ). También he eliminado todas las variables con muy baja varianza …

11 matlab  factor-analysis  covariance  covariance-matrix 

La covarianza entre dos variables aleatorias define una medida de cuán estrechamente están relacionadas linealmente entre sí. Pero, ¿qué pasa si la distribución conjunta es circular? Seguramente hay estructura en la distribución. ¿Cómo se extrae esta estructura?

11 covariance-matrix 

Estoy hablando aquí de matrices de correlaciones de Pearson. A menudo escuché decir que todas las matrices de correlación deben ser semidefinidas positivas. Tengo entendido que las matrices definidas positivas deben tener valores propios , mientras que las matrices semidefinidas positivas deben tener valores propios . Esto me hace pensar …

11 covariance-matrix  eigenvalues  correlation-matrix 

Tengo un conjunto de datos que consta de 10 variables. Ejecuté mínimos cuadrados parciales (PLS) para predecir una variable de respuesta única por estas 10 variables, extraje 10 componentes PLS y luego calculé la varianza de cada componente. En los datos originales tomé la suma de las varianzas de todas …

10 regression  pca  covariance-matrix  partial-least-squares 

Muchos libros de texto de estadísticas proporcionan una ilustración intuitiva de cuáles son los vectores propios de una matriz de covarianza: Los vectores u y z forman los vectores propios (bueno, los propios). Esto tiene sentido. Pero lo único que me confunde es que extraemos vectores propios de la matriz …

10 correlation  pca  covariance-matrix  eigenvalues 

En el libro de texto que estoy leyendo, usan definición positiva (definición semi-positiva) para comparar dos matrices de covarianza. La idea es que si A−BA−BA-B es pd entonces BBB es menor que AAA . ¿Pero me cuesta entender la intuición de esta relación? Hay un hilo similar aquí: /math/239166/what-is-the-intuition-for-using-definiteness-to-compare-matrices ¿Cuál …

10 covariance-matrix  matrix  intuition  linear-algebra  geometry 

Tengo un GLMM de la forma: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Cuando lo uso drop1(model, test="Chi"), obtengo resultados diferentes a los que uso Anova(model, type="III")del paquete del automóvil o summary(model). Estos dos últimos dan las mismas respuestas. Usando un montón de …

10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 

¿Podría alguien explicarme en términos simples qué es una matriz de covarianza isotrópica? No puedo encontrar nada en línea.

10 terminology  covariance-matrix  definition 

¿Cuál es la estructura de varianza-covarianza predeterminada para efectos aleatorios en glmero lmeren lme4paquete? ¿Cómo se especifica otra estructura de varianza-covarianza para efectos aleatorios en el código? No pude encontrar ninguna información al respecto en la lme4documentación.

10 mixed-model  lme4-nlme  covariance-matrix 

Imagine que tiene un polígono definido por un conjunto de coordenadas y su centro de masa está en . Puede tratar el polígono como una distribución uniforme con un límite poligonal. (x1,y1)...(xn,yn)(x1,y1)...(xn,yn)(x_1,y_1)...(x_n,y_n)(0,0)(0,0)(0,0) Busco un método que encuentre la matriz de covarianza de un polígono . Sospecho que la matriz de …

9 pca  covariance-matrix  polygon 

La ocurrencia no tan infrecuente cuando se trata de modelos mixtos máximos complejos (estimar todos los efectos aleatorios posibles para datos y modelo dados) es perfecta (+1 o -1) o una correlación casi perfecta entre algunos efectos aleatorios. Para el propósito de la discusión, observemos el siguiente modelo y resumen …

9 r  correlation  mixed-model  lme4-nlme  covariance-matrix 

Motivación : estoy escribiendo un estimador de estado en MATLAB (el filtro de Kalman sin perfume), que requiere la actualización de la raíz cuadrada (triangular superior) de una matriz de covarianza en cada iteración (es decir, para una matriz de covarianza , es cierto que ). Para poder realizar los …

9 matlab  covariance-matrix  numerics