Preguntas etiquetadas con multivariate-analysis

Analiza cuando hay más de una variable analizada juntas a la vez, y estas variables son dependientes (respuesta) o las únicas en el análisis. Esto puede contrastarse con el análisis "múltiple" o "multivariable", que implica más de una variable predictiva (independiente).

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¿Cómo modelar datos de temperatura de series temporales en múltiples sitios en función de los datos en un solo sitio?
Soy nuevo en el análisis de series de tiempo, y agradecería cualquier sugerencia sobre la mejor manera de abordar el siguiente problema de regresión de series de tiempo: Tengo mediciones de temperatura por hora en aproximadamente 20 ubicaciones en un sitio durante tres años, junto con información auxiliar estática (pendiente, …
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Distancia de Mahalanobis entre dos distribuciones bivariadas con diferentes covarianzas
La pregunta está más o menos contenida en el título. ¿Cuál es la distancia de Mahalanobis para dos distribuciones de diferentes matrices de covarianza? Lo que he encontrado hasta ahora supone la misma covarianza para ambas distribuciones, es decir, algo de este tipo: ΔTΣ−1ΔΔTΣ−1Δ\Delta^T \Sigma^{-1} \Delta ¿Qué pasa si tengo …
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¿Rpart utiliza divisiones multivariadas por defecto?
Sé que la rpartfunción de R mantiene los datos que necesitaría para implementar una división multivariada, pero no sé si en realidad está realizando divisiones multivariadas. Intenté investigarlo en línea mirando los rpartdocumentos, pero no veo ninguna información de que pueda hacerlo o lo esté haciendo. Alguien sabe a ciencia …
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Generando variables aleatorias binomiales con correlación dada
Supongamos que sé cómo generar variables aleatorias binomiales independientes. ¿Cómo puedo generar dos variables aleatorias?XXX y YYY tal que X∼Bin(8,23),Y∼Bin(18,23) and Corr(X,Y)=0.5X∼Bin(8,23),Y∼Bin(18,23) and Corr(X,Y)=0.5X\sim \text{Bin}(8,\dfrac{2}{3}),\quad Y\sim \text{Bin}(18,\dfrac{2}{3})\ \text{ and }\ \text{Corr}(X,Y)=0.5 Pensé en tratar de usar el hecho de que XXX y Y−ρXY−ρXY-\rho X son independientes donde ρ=Corr(X,Y)ρ=Corr(X,Y)\rho=Corr(X,Y) pero no …
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Encuentra distribución y transforma a distribución normal
Tengo datos que describen con qué frecuencia tiene lugar un evento durante una hora ("número por hora", nph) y cuánto duran los eventos ("duración en segundos por hora", dph). Estos son los datos originales: nph <- c(2.50000000003638, 3.78947368414551, 1.51456310682008, 5.84686774940732, 4.58823529414907, 5.59999999993481, 5.06666666666667, 11.6470588233699, 1.99999999998209, NA, 4.46153846149851, 18, 1.05882352939726, 9.21739130425452, …
8 normal-distribution  data-transformation  logistic  generalized-linear-model  ridge-regression  t-test  wilcoxon-signed-rank  paired-data  naive-bayes  distributions  logistic  goodness-of-fit  time-series  eviews  ecm  panel-data  reliability  psychometrics  validity  cronbachs-alpha  self-study  random-variable  expected-value  median  regression  self-study  multiple-regression  linear-model  forecasting  prediction-interval  normal-distribution  excel  bayesian  multivariate-analysis  modeling  predictive-models  canonical-correlation  rbm  time-series  machine-learning  neural-networks  fishers-exact  factorisation-theorem  svm  prediction  linear  reinforcement-learning  cdf  probability-inequalities  ecdf  time-series  kalman-filter  state-space-models  dynamic-regression  index-decomposition  sampling  stratification  cluster-sample  survey-sampling  distributions  maximum-likelihood  gamma-distribution 
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Recomendaciones para estadística matemática multivariante con ejercicios
Necesito un libro de texto matemáticamente riguroso y riguroso sobre análisis e inferencia multivariante para mejorarme. He estado leyendo los Elementos del aprendizaje estadístico y resolviendo los problemas internos, pero necesito un libro con otros enfoques. Temas como distribuciones famosas (Wishart, Wilks lambda, etc.), pruebas de hipótesis, algunas teorías sobre …
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Distancia de Mahalanobis en datos no normales
La distancia de Mahalanobis, cuando se usa con fines de clasificación, generalmente asume una distribución normal multivariada, y las distancias desde el centroide deberían seguir un χ2χ2\chi^2distribución (con grados de libertad igual al número de dimensiones / características). Podemos calcular la probabilidad de que un nuevo punto de datos pertenezca …
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Suavizar datos 2D
Los datos consisten en espectros ópticos (intensidad de luz contra frecuencia) registrados en diferentes tiempos. Los puntos se adquirieron en una cuadrícula regular en x (tiempo), y (frecuencia). Para analizar la evolución del tiempo a frecuencias específicas (un aumento rápido, seguido de una disminución exponencial), me gustaría eliminar parte del …
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