UN k × k matrice di covarianze tra tutte le coppie di Kvariabili casuali. Si chiama anche matrice di varianza-covarianza o semplicemente matrice di covarianza.
Come viene in pratica calcolata la matrice di errori var / cov mediante pacchetti di analisi statistiche? Questa idea mi è chiara in teoria. Ma non in pratica. Voglio dire, se ho un vettore di variabili casuali , capisco che alla matrice varianza / covarianza Σ verrà dato il prodotto …
Sto lavorando ad alcune tecniche di clustering, in cui per un determinato cluster di vettori di dimensione D presumo una distribuzione normale multivariata e calcolo il vettore medio d-dimensionale del campione e la matrice di covarianza del campione. Quindi, quando provo a decidere se un nuovo vettore invisibile, d-dimensionale appartiene …
Lo sfondo del mio studio : In un campionamento di Gibbs dove campione (la variabile di interessi) e da e rispettivamente, dove e sono -dimensional vettori casuali. Sappiamo che il processo è generalmente suddiviso in due fasi:Y P ( X | Y ) P ( Y | X ) X …
Ho un set di dati composto da 717 osservazioni (righe) che sono descritte da 33 variabili (colonne). I dati sono standardizzati assegnando un punteggio z a tutte le variabili. Non esistono due variabili che dipendono linearmente ( ). Ho anche rimosso tutte le variabili con varianza molto bassa (inferiore a …
La covarianza tra due variabili casuali definisce una misura di quanto siano linearmente correlate tra loro. Ma cosa succede se la distribuzione articolare è circolare? Sicuramente c'è una struttura nella distribuzione. Come viene estratta questa struttura?
Sto parlando qui delle matrici delle correlazioni di Pearson. Ho sentito spesso dire che tutte le matrici di correlazione devono essere semidefinite positive. La mia comprensione è che le matrici definite positive devono avere autovalori , mentre le matrici semidefinite positive devono avere autovalori . Questo mi fa pensare che …
Ho un set di dati composto da 10 variabili. Ho eseguito i minimi quadrati parziali (PLS) per prevedere una singola variabile di risposta in base a queste 10 variabili, estratto 10 componenti PLS e quindi calcolato la varianza di ciascun componente. Sui dati originali ho preso la somma delle varianze …
Molti libri di testo statistici forniscono un'illustrazione intuitiva di ciò che sono gli autovettori di una matrice di covarianza: I vettori u e Z formano gli autovettori (bene, eigenaxes). Questo ha senso. Ma l'unica cosa che mi confonde è che estraiamo gli autovettori dalla matrice di correlazione , non dai …
Nel libro di testo che sto leggendo usano la nitidezza positiva (semi-positività) per confrontare due matrici di covarianza. L'idea è che se è pd allora è più piccolo di . Ma sto lottando per ottenere l'intuizione di questa relazione?A−BA−BA-BBBBAAA C'è un thread simile qui: /math/239166/what-is-the-intuition-for-using-definiteness-to-compare-matrices Qual è l'intuizione di usare …
Ho un GLMM del modulo: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Quando uso drop1(model, test="Chi"), ottengo risultati diversi rispetto a quelli che utilizzo Anova(model, type="III")dal pacchetto auto o summary(model). Questi ultimi due danno le stesse risposte. Usando un mucchio di dati fabbricati, …
Qual è la struttura di varianza-covarianza predefinita per gli effetti casuali in glmero lmernel lme4pacchetto? Come si specifica un'altra struttura varianza-covarianza per effetti casuali nel codice? Non sono riuscito a trovare informazioni al riguardo nella lme4documentazione.
Immagina di avere un poligono definito da un insieme di coordinate e il suo centro di massa è a . Puoi considerare il poligono come una distribuzione uniforme con un confine poligonale. (x1,y1)...(xn,yn)(x1,y1)...(xn,yn)(x_1,y_1)...(x_n,y_n)(0,0)(0,0)(0,0) Sto seguendo un metodo che troverà la matrice di covarianza di un poligono . Sospetto che la …
L'occorrenza non così rara quando si ha a che fare con modelli misti massimi complessi (stimando tutti i possibili effetti casuali per dati e modello dati) è perfetta (+1 o -1) o correlazione quasi perfetta tra alcuni effetti casuali. Ai fini della discussione, osserviamo il seguente modello e riepilogo del …
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