Preguntas etiquetadas con covariance-matrix

UNA k×k matriz de covarianzas entre todos los pares de kvariables aleatorias. También se llama matriz de varianza-covarianza o simplemente matriz de covarianza.



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¿Cómo probar si una matriz de covarianza cruzada no es cero?
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 …


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Medición de dependencia no lineal
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?



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Confundido acerca de la explicación visual de los vectores propios: ¿cómo pueden los conjuntos de datos visualmente diferentes tener los mismos vectores propios?
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 …

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Medida apropiada para encontrar la matriz de covarianza más pequeña
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 …

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¿Por qué Anova () y drop1 () proporcionaron diferentes respuestas para GLMM?
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 



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¿Cómo encontrar la matriz de covarianza de un polígono?
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 …



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