Statistiche e Big Data covariance-matrix

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So che uno dei vantaggi dei modelli misti è che consentono di specificare la matrice varianza-covarianza per i dati (simmetria composta, autoregressiva, non strutturata, ecc.) Tuttavia, la lmerfunzione in R non consente di specificare facilmente questa matrice. Qualcuno sa quale struttura lmerutilizza per impostazione predefinita e perché non è possibile …

18 r mixed-model lme4-nlme covariance-matrix

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Analisi dei componenti principali "all'indietro": quanta varianza dei dati è spiegata da una data combinazione lineare delle variabili?

Ho effettuato un'analisi delle componenti principali delle sei variabili , , , , e . Se ho capito bene, PC1 non ruotato mi dice quale combinazione lineare di queste variabili descrive / spiega la maggiore varianza nei dati e PC2 mi dice quale combinazione lineare di queste variabili descrive la …

17 variance pca r-squared covariance-matrix

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Robusta PCA vs. robusta distanza Mahalanobis per un rilevamento anomalo

La solida PCA (sviluppata da Candes et al 2009 o meglio Netrepalli et al 2014 ) è un metodo popolare per il rilevamento di valori anomali multivariati , ma la distanza di Mahalanobis può anche essere utilizzata per il rilevamento di valori anomali, data una stima solida e regolarizzata della …

17 pca outliers covariance-matrix robust anomaly-detection

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Perché il grado di matrice di covarianza è al massimo

Come indicato in questa domanda, il rango massimo della matrice di covarianza è n−1n−1n-1 dove nnn è la dimensione del campione e quindi se la dimensione della matrice di covarianza è uguale alla dimensione del campione, sarebbe singolare. Non riesco a capire perché sottraiamo 111 dal rango massimo nnn della …

17 covariance-matrix linear-algebra

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Una misura di "varianza" dalla matrice di covarianza?

Se i dati sono 1d, la varianza mostra in che misura i punti dati sono diversi l'uno dall'altro. Se i dati sono multidimensionali, otterremo una matrice di covarianza. Esiste una misura che fornisce un singolo numero di come i punti dati sono diversi l'uno dall'altro in generale per i dati …

17 variance covariance covariance-matrix

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Anche la media delle matrici definite positive è definita positivamente?

La media di più matrici definite positive è necessariamente semi-definita positiva o positiva? La media è una media saggia.

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Genera numeri casuali normalmente distribuiti con matrice di covarianza non definita positiva

Ho stimato la matrice di covarianza del campione di un campione e ho ottenuto una matrice simmetrica. Con , vorrei creare -variate rn distribuita normale, ma quindi ho bisogno la decomposizione di Cholesky di . Cosa devo fare se non è definito positivo?C n C CCCCCCCnnnCCCCCC

15 r random-generation covariance-matrix multivariate-normal cholesky

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Come posso interpretare la matrice di covarianza da un adattamento di curva?

Non sono troppo bravo nelle statistiche, quindi mi scuso se questa è una domanda semplicistica. Sto adattando una curva ad alcuni dati, e talvolta i miei dati si adattano meglio a un esponenziale negativo nella forma , e talvolta l'adattamento è più vicino a . Tuttavia, a volte entrambi falliscono …

15 variance model-selection python curve-fitting covariance-matrix

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Diagnostica di convergenza di Gelman e Rubin, come generalizzare per lavorare con i vettori?

La diagnostica Gelman e Rubin viene utilizzata per verificare la convergenza di più catene mcmc eseguite in parallelo. Confronta la varianza all'interno della catena con la varianza tra le catene, l'esposizione è inferiore: Passaggi (per ogni parametro): Eseguire m ≥ 2 catene di lunghezza 2n da valori iniziali sovradispersi. Scarta …

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Modellazione lineare ad effetti misti con dati di studio gemellati

Supponiamo di avere una certa certa variabile di risposta yijyijy_{ij} che è stato misurato da jjj esima sibling iii esima famiglia. Inoltre, alcuni dati comportamentali xijxijx_{ij} sono stati raccolti contemporaneamente da ciascun soggetto. Sto cercando di analizzare la situazione con il seguente modello lineare a effetti misti: yij=α0+α1xij+δ1ixij+εijyij=α0+α1xij+δ1ixij+εijy_{ij} = \alpha_0 …

14 mixed-model lme4-nlme covariance-matrix non-independent

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Diversi tipi di covarianza per modelli di miscele gaussiane

Mentre provavo qui i modelli di miscele gaussiane , ho trovato questi 4 tipi di covarianze. 'full' (each component has its own general covariance matrix), 'tied' (all components share the same general covariance matrix), 'diag' (each component has its own diagonal covariance matrix), 'spherical' (each component has its own single …

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Come verificare se una matrice di covarianza è cambiata in due punti temporali?

Il mio compito è testare se c'è un cambiamento nella matrice di covarianza di 6 variabili. I valori di 6 variabili vengono misurati due volte dagli stessi soggetti (3 anni tra le misurazioni). Come posso fare ciò? Ho svolto gran parte del mio lavoro con SAS.

13 hypothesis-testing repeated-measures multivariate-analysis covariance-matrix

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Matrice di covarianza mal condizionata nella regressione GP per l'ottimizzazione bayesiana

Contesto e problema Sto usando i processi gaussiani (GP) per la regressione e la successiva ottimizzazione bayesiana (BO). Per regressione uso il pacchetto gpml per MATLAB con diverse modifiche personalizzate, ma il problema è generale. È risaputo che quando due input di training sono troppo vicini nello spazio di input, …

12 regression covariance-matrix gaussian-process bayesian-optimization

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Interpretazione matrice varianza-covarianza

Supponiamo di avere un modello lineare Model1e vcov(Model1)dare la seguente matrice: (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 altitude 0.507906 -0.4247145 -0.6261255 0.00928242 Per questo esempio, cosa mostra effettivamente questa matrice? Quali ipotesi possiamo fare in modo sicuro …

12 r interpretation multicollinearity assumptions covariance-matrix

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Una somma e un prodotto di due matrici di covarianza sono anche una matrice di covarianza?

Supponiamo di avere covarianza matrici e . Quali di queste opzioni sono quindi anche le matrici di covarianza?YXXXYYY X+ YX+YX+Y X2X2X^2 XYXYXY Ho un po 'di problemi a capire cosa è esattamente necessario affinché qualcosa sia una matrice di covarianza. Suppongo che, ad esempio, se e che per 1 per …

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