Preguntas etiquetadas con multivariate-analysis

nota: sin respuestas correctas después de un mes, he vuelto a publicar en SO Antecedentes Tengo un modelo, , donde Y = f ( X )FFfY= f( X )Y=F(X)Y=f(\textbf{X}) es unamatriz de muestras n × m de m parámetros e Y es la n × 1XX\textbf{X}n×mn×mn \times mmmmYYYn×1n×1n \times 1 …

17 r  multivariate-analysis  splines  interpolation  gaussian-process 

Necesito pronosticar las siguientes 4 variables para la 29a unidad de tiempo. Tengo aproximadamente 2 años de datos históricos, donde 1 y 14 y 27 son todos del mismo período (o época del año). Al final, estoy haciendo una descomposición de estilo Oaxaca-Blinder en , w d , w c …

16 time-series  forecasting  multivariate-analysis  var 

Encontré algunos pros del análisis discriminante y tengo preguntas sobre ellos. Entonces: Cuando las clases están bien separadas, las estimaciones de los parámetros para la regresión logística son sorprendentemente inestables. Los coeficientes pueden llegar al infinito. LDA no sufre de este problema. Si el número de características es pequeño y …

16 regression  logistic  multivariate-analysis  discriminant-analysis 

El análisis de correlación canónica (CCA) tiene como objetivo maximizar la correlación habitual del momento del producto de Pearson (es decir, el coeficiente de correlación lineal) de las combinaciones lineales de los dos conjuntos de datos. Ahora, considere el hecho de que este coeficiente de correlación solo mide asociaciones lineales; …

15 multivariate-analysis  data-transformation  spearman-rho  kendall-tau  canonical-correlation 

La pregunta que quiero hacer es esta: ¿cómo varía la proporción de muestras dentro de 1 SD de la media de una distribución normal a medida que aumenta el número de variables? (Casi) todos saben que en una distribución normal unidimensional, el 68% de las muestras se pueden encontrar dentro …

15 normal-distribution  multivariate-analysis 

Cerrado. Esta pregunta está fuera de tema . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que esté en el tema de Cross Validated. Cerrado hace 2 años . ¿Podría alguien idear el código R para trazar una elipse de los valores propios y los …

15 r  multivariate-analysis  matrix  matrix-decomposition 

Encontré el artículo de Hervé Abdi sobre SVD generalizada. El autor mencionó: El SVD generalizado (GSVD) descompone una matriz rectangular y tiene en cuenta las restricciones impuestas en las filas y las columnas de la matriz. El GSVD proporciona una estimación de mínimos cuadrados generalizada ponderada de una matriz dada …

15 multivariate-analysis  svd 

Estoy interesado en encontrar un método para generar datos correlacionados, no normales. Entonces, idealmente, algún tipo de distribución que tome una matriz de covarianza (o correlación) como parámetro y genere datos que la aproximen. Pero aquí está el truco: el método que estoy tratando de encontrar debería tener la flexibilidad …

14 multivariate-analysis  references  random-generation  skewness  copula 

Cuando eres tú quien hace el trabajo, al darte cuenta de lo que estás haciendo, desarrollas una sensación de cuándo has ajustado demasiado el modelo. Por un lado, puede seguir la tendencia o el deterioro en el cuadrado R ajustado del modelo. También puede realizar un seguimiento de un deterioro …

14 regression  multivariate-analysis  overfitting 

Estoy simplificando una pregunta de investigación que tengo en el trabajo. Imagine que tengo 5 monedas y llamemos a las cabezas un éxito. Estas son monedas MUY sesgadas con probabilidad de éxito p = 0.1. Ahora, si las monedas fueran independientes, entonces obtener la probabilidad de al menos 1 cara …

14 multivariate-analysis  bernoulli-distribution  copula 

Versión corta: ¿Cuál es el método más eficiente computacionalmente para estimar el modo de un conjunto de datos multidimensional, muestreado a partir de una distribución continua? Versión larga: tengo un conjunto de datos que necesito para estimar el modo. La moda no coincide con la media o la mediana. A …

14 estimation  multivariate-analysis  continuous-data  mode 

Actualmente estoy trabajando en un problema en el que tenemos un pequeño conjunto de datos y estamos interesados ​​en el efecto de causalidad de un tratamiento en el resultado. Mi asesor me ha indicado que realice una regresión univariada en cada predictor con el resultado como respuesta, luego la asignación …

13 regression  multivariate-analysis  model-selection  causality  univariate 

Recientemente me he encontrado con la distribución bivariada de Poisson, pero estoy un poco confundido sobre cómo se puede derivar. La distribución está dada por: P(X=x,Y=y)=e−(θ1+θ2+θ0)θx1x!θy2y!∑i=0min(x,y)(xi)(yi)i!(θ0θ1θ2)iP(X=x,Y=y)=e−(θ1+θ2+θ0)θ1xx!θ2yy!∑i=0min(x,y)(xi)(yi)i!(θ0θ1θ2)iP(X = x, Y = y) = e^{-(\theta_{1}+\theta_{2}+\theta_{0})} \displaystyle\frac{\theta_{1}^{x}}{x!}\frac{\theta_{2}^{y}}{y!} \sum_{i=0}^{min(x,y)}\binom{x}{i}\binom{y}{i}i!\left(\frac{\theta_{0}}{\theta_{1}\theta_{2}}\right)^{i} De lo que puedo deducir, el término θ0θ0\theta_{0} es una medida de correlación entre XXX …

13 distributions  mathematical-statistics  multivariate-analysis  poisson-distribution  proof 

Necesito una fórmula para la probabilidad de un evento en una distribución de Bernoulli n-variada con las probabilidades dadas para un solo elemento y para pares de elementos . De manera equivalente que podría dar media y la covarianza de . P ( X i = 1 ) = p …

13 multivariate-analysis  discrete-data 

Estoy usando la descomposición del valor singular como técnica de reducción de dimensionalidad. Dados los Nvectores de dimensión D, la idea es representar las características en un espacio transformado de dimensiones no correlacionadas, lo que condensa la mayor parte de la información de los datos en los vectores propios de …

13 time-series  machine-learning  pca  data-transformation  multivariate-analysis