Pytania otagowane jako covariance-matrix

macierz kowariancji pomiędzy wszystkimi parami zmiennych losowych. Jest również nazywany macierzą wariancji-kowariancji lub po prostu macierzą kowariancji. k×kk

6
Czy istnieje intuicyjna interpretacja
Dla danej macierzy danych (ze zmiennymi w kolumnach i punktami danych w wierszach) wydaje się, że A T A odgrywa ważną rolę w statystyce. Na przykład jest to ważna część analitycznego rozwiązania zwykłych najmniejszych kwadratów. Lub, w przypadku PCA, jego wektory własne są głównymi składnikami danych.ZAAAZAT.ZAATAA^TA Rozumiem, jak obliczyć , …
3
Przykład: regresja LASSO z użyciem glmnet dla wyniku binarnego
Zaczynam bawić sięglmnet za pomocą regresji LASSO, gdzie moje wyniki zainteresowania są dychotomiczne. Poniżej utworzyłem małą próbną ramkę danych: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, 0.45, 0.99, 0.84, 0.85, 0.67, 0.91, …
77 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 
5
Jak interpretować odwrotną macierz kowariancji lub precyzji?
Zastanawiałem się, czy ktoś mógłby wskazać mi jakieś odniesienia, które omawiają interpretację elementów odwrotnej macierzy kowariancji, znanej również jako matryca koncentracji lub macierz precyzji. Mam dostęp do zależności wielowymiarowych Coxa i Wermutha , ale szukam interpretacji każdego elementu w macierzy odwrotnej. Wikipedia stwierdza : „Elementy macierzy dokładności mają interpretację w …
3
Dlaczego macierz korelacji musi być dodatnia półokreślona i co to znaczy być dodatnim półokreślonym?
Badałem znaczenie dodatnich półokreślonych właściwości macierzy korelacji lub kowariancji. Szukam jakichkolwiek informacji na temat Definicja dodatniej półokreśloności; Jego ważne właściwości, praktyczne implikacje; Konsekwencja negatywnego wyznacznika, wpływ na analizę wielowymiarową lub wyniki symulacji itp.
3
Dlaczego macierz kowariancji próbki jest pojedyncza, gdy wielkość próby jest mniejsza niż liczba zmiennych?
Powiedzmy, że mam wymiarowy wielowymiarowy rozkład Gaussa. Biorę obserwacji (każdy z nich -vector), z tego rozkładu i obliczyć próbki kowariancji . W tym artykule autorzy stwierdzają, że macierz kowariancji próbki obliczona za pomocą jest pojedynczą.pppnnnpppSSSp>np>np > n Jak to jest prawda lub pochodne? Jakieś wyjaśnienia?
4
Miary podobieństwa lub odległości między dwiema macierzami kowariancji
Czy są jakieś miary podobieństwa lub odległości między dwiema symetrycznymi macierzami kowariancji (obie o tych samych wymiarach)? Mam tu na myśli analogie do dywergencji KL dwóch rozkładów prawdopodobieństwa lub odległości euklidesowej między wektorami, z wyjątkiem zastosowanych do macierzy. Wyobrażam sobie, że byłoby całkiem sporo pomiarów podobieństwa. Idealnie chciałbym również przetestować …
5
Jak wygenerować dużą macierz korelacji losowej pełnej rangi z obecnymi silnymi korelacjami?
Chciałbym wygenerować losową macierz korelacji o wielkości n × n, tak aby występowały pewne umiarkowanie silne korelacje:CC\mathbf Cn×nn×nn \times n kwadratowa rzeczywista macierz symetryczna o rozmiarze , np. n = 100 ;n×nn×nn \times nn=100n=100n=100 pozytywnie określone, tj. ze wszystkimi wartościami własnymi rzeczywistymi i dodatnimi; pełna ranga; wszystkie elementy ukośne równe …
1
Czy istnieje sposób wykorzystania macierzy kowariancji do znalezienia współczynników regresji wielokrotnej?
W przypadku prostej regresji liniowej współczynnik regresji oblicza się bezpośrednio z macierzy wariancji-kowariancji , o gdzie jest indeksem zmiennej zależnej, a e jest indeksem zmiennej objaśniającej.C d , eCCC deCd,eCe,eCd,eCe,e C_{d, e}\over C_{e,e} dddeee Jeśli ktoś ma tylko macierz kowariancji, czy można obliczyć współczynniki dla modelu z wieloma zmiennymi objaśniającymi? …
2
Generowanie danych za pomocą danej macierzy kowariancji próbki
Biorąc pod uwagę macierz kowariancji ΣsΣs\boldsymbol \Sigma_s , w jaki sposób wygenerować dane, aby miała przykładową macierz kowariancji Σ^=ΣsΣ^=Σs\hat{\boldsymbol \Sigma} = \boldsymbol \Sigma_s ? Mówiąc bardziej ogólnie: często jesteśmy zainteresowani generowaniem danych z gęstości f(x|θ)f(x|θ) f(x \vert \boldsymbol\theta) , z danymi xxx podanymi parametrami wektorowymi θθ\boldsymbol\theta . Daje to próbkę, …
3
Bezstronna ocena macierzy kowariancji dla wielokrotnie cenzurowanych danych
Analizy chemiczne próbek środowiskowych są często cenzurowane poniżej limitów sprawozdawczych lub różnych limitów wykrywalności / ilościowych. Te ostatnie mogą się różnić, zwykle proporcjonalnie do wartości innych zmiennych. Na przykład, próbka o wysokim stężeniu jednego związku może wymagać rozcieńczenia do analizy, co spowoduje proporcjonalne zawyżenie limitów cenzury dla wszystkich innych związków …
4
Jak stworzyć dowolną macierz kowariancji
Na przykład, w RThe MASS::mvrnorm()Funkcja ta jest przydatna do generowania danych, aby wykazać różne rzeczy w statystykach. Bierze obowiązkowy Sigmaargument, który jest macierzą symetryczną określającą macierz kowariancji zmiennych. Jak utworzyć symetryczną macierz z dowolnymi wpisami?n×nn×nn\times n
7
Dlaczego macierze symetryczne z dodatnim określeniem (SPD) są tak ważne?
Znam definicję macierzy symetrycznej dodatniej określonej (SPD), ale chcę zrozumieć więcej. Dlaczego są tak ważne, intuicyjnie? Oto co wiem. Co jeszcze? Dla danych danych macierzą współwariancji jest SPD. Macierz współwariancji jest ważnym miernikiem, zobacz ten doskonały post dla intuicyjnego wyjaśnienia. Forma kwadratowa 12x⊤Ax−b⊤x+c12x⊤Ax−b⊤x+c\frac 1 2 x^\top Ax-b^\top x +cjest wypukły, …
4
W praktyce, jak oblicza się macierz kowariancji efektów losowych w modelu efektów mieszanych?
Zasadniczo zastanawiam się, w jaki sposób wymuszane są różne struktury kowariancji i jak obliczane są wartości w tych macierzach. Funkcje takie jak lme () pozwalają nam wybrać, którą strukturę chcielibyśmy, ale chciałbym wiedzieć, jak są szacowane. Rozważ liniowy model efektów mieszanych .Y=Xβ+Zu+ϵY=Xβ+Zu+ϵY=X\beta+Zu+\epsilon Gdzie i . Ponadto:u∼dN(0,D)u∼dN(0,D)u \stackrel{d}{\sim} N(0,D)ϵ∼dN(0,R)ϵ∼dN(0,R)\epsilon \stackrel{d}{\sim} N(0,R) …
Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.