Domande taggate «matrix»

Una matrice (matrici plurali) è una matrice rettangolare di numeri, simboli o espressioni disposti in righe e colonne. I singoli elementi in una matrice sono chiamati elementi o voci.

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Posteriore normale multivariata
Questa è una domanda molto semplice ma non riesco a trovare la derivazione da nessuna parte su Internet o in un libro. Vorrei vedere la derivazione di come un bayesiano aggiorna una distribuzione normale multivariata. Ad esempio: immagina P(x|μ,Σ)P(μ)==N(μ,Σ)N(μ0,Σ0).P(x|μ,Σ)=N(μ,Σ)P(μ)=N(μ0,Σ0). \begin{array}{rcl} \mathbb{P}({\bf x}|{\bf μ},{\bf Σ}) & = & N({\bf \mu}, {\bf …
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Pacchetto GBM vs. Caret tramite GBM
Ho usato il tuning del modello caret, ma poi rieseguendo il modello usando il gbmpacchetto. Comprendo che il caretpacchetto utilizza gbme l'output dovrebbe essere lo stesso. Tuttavia, solo un rapido test eseguito utilizzando data(iris)mostra una discrepanza nel modello di circa il 5% utilizzando RMSE e R ^ 2 come metrica …
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Come eseguire l'imputazione dei valori in un numero molto elevato di punti dati?
Ho un set di dati molto grande e mancano circa il 5% di valori casuali. Queste variabili sono correlate tra loro. Il seguente set di dati R è solo un esempio di giocattolo con dati correlati fittizi. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), …
12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 
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Matrici modello per modelli a effetti misti
Nella lmerfunzione all'interno lme4di Rc'è un invito a costruire una matrice modello di effetti casuali, , come spiegato qui , pagine 7 - 9.ZZZ Il calcolo di comporta i prodotti KhatriRao e / o Kronecker di due matrici, J_i e X_i . ZZZJiJiJ_iXiXiX_i La matrice è un boccone: " Matrice …
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Misura appropriata per trovare la matrice di covarianza più piccola
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 …
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Come confrontare due o più matrici di correlazione?
Ho matrici di correlazione calcolate con insiemi di dati (osservati) usando la funzione MATLAB .( n × n ) P ( m × n )PPP( n × n )(n×n)(n \times n)PPP(m×n)(m×n)(m \times n)corrcoef Come faccio a confrontare e analizzare queste matrici di correlazione rispetto all'altra?PPP Quali sono i test, i …
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Calcolo / stima rapidi di un sistema lineare di basso rango
I sistemi lineari di equazioni sono pervasivi nelle statistiche computazionali. Un sistema speciale che ho riscontrato (ad es. Nell'analisi fattoriale) è il sistema Ax=bAx=bAx=b dove A=D+BΩBTA=D+BΩBTA=D+ B \Omega B^T Qui DDD è una matrice diagonale n×nn×nn\times n con una diagonale strettamente positiva, ΩΩ\Omega è una matrice semi-definita positiva simmetrica m×mm×mm\times …
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