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

1
Co zrobić, gdy macierz kowariancji próbki nie jest odwracalna?
Pracuję nad niektórymi technikami grupowania, w których dla danej grupy wektorów wymiaru d zakładam wielowymiarowy rozkład normalny i obliczam przykładowy średni wektor d-wymiarowy i macierz kowariancji próbki. Potem, gdy stara się zdecydować, czy nowy, niewidzialny, d-wymiarowy wektor należy do tego klastra ja sprawdzając jego odległość za pośrednictwem tego środka: ( …
3
Jak przeprowadzić analizę czynnikową, gdy macierz kowariancji nie jest pozytywnie określona?
Mam zestaw danych, który składa się z 717 obserwacji (wierszy), które są opisane przez 33 zmienne (kolumny). Dane są standaryzowane przez punktację Z wszystkich zmiennych. Żadne dwie zmienne nie są liniowo zależne ( ). Usunąłem również wszystkie zmienne o bardzo niskiej wariancji (mniej niż ). Poniższy rysunek pokazuje odpowiednią macierz …
3
Pomiar zależności nieliniowej
Kowariancja między dwiema zmiennymi losowymi określa miarę, jak blisko są one liniowo ze sobą powiązane. Ale co, jeśli rozkład stawów jest okrągły? Na pewno jest struktura w dystrybucji. Jak wyodrębnia się tę strukturę?
3
Czy każda macierz korelacji jest dodatnia?
Mówię tu o macierzach korelacji Pearsona. Często słyszałem, że mówiono, że wszystkie macierze korelacji muszą być dodatnie półfinałowe. Rozumiem, że dodatnie określone macierze muszą mieć wartości własne , podczas gdy dodatnie semidkończone macierze muszą mieć wartości własne ≥ 0 . To sprawia, że ​​myślę, że moje pytanie można przeformułować w …
1
Dlaczego wszystkie składniki PLS razem wyjaśniają tylko część wariancji oryginalnych danych?
Mam zestaw danych składający się z 10 zmiennych. Uruchomiłem częściowe najmniejsze kwadraty (PLS), aby przewidzieć pojedynczą zmienną odpowiedzi na podstawie tych 10 zmiennych, wyodrębniłem 10 składników PLS, a następnie obliczyłem wariancję każdego składnika. Na podstawie oryginalnych danych wziąłem sumę wariancji wszystkich zmiennych, która wynosi 702. Następnie podzieliłem wariancję każdego ze …
1
Mylić z wizualnym wyjaśnieniem wektorów własnych: w jaki sposób wizualnie różne zestawy danych mogą mieć te same wektory własne?
Wiele podręczników statystycznych zapewnia intuicyjną ilustrację tego, czym są wektory własne macierzy kowariancji: Wektory u i z tworzą wektory własne (cóż, osie własne). To ma sens. Ale jedną rzeczą, która mnie myli, jest to, że wydobywamy wektory własne z macierzy korelacji , a nie z surowych danych. Ponadto surowe zestawy …
2
Odpowiednia miara, aby znaleźć najmniejszą macierz kowariancji
W podręczniku, który czytam, używają one pozytywnej definitywności (półdodatniej definitywności) do porównania dwóch macierzy kowariancji. Pomysł jest, że jeśli jest Pd następnie jest mniejsza niż . Ale walczę o intuicję tego związku?A - BA−BA-BbBBZAAA Istnieje podobny wątek tutaj: /math/239166/what-is-the-intuition-for-using-definiteness-to-compare-matrices Jaka jest intuicja używania definitywności do porównywania macierzy? Chociaż odpowiedzi są …
1
Dlaczego Anova () i drop1 () podają różne odpowiedzi dla GLMM?
Mam GLMM w postaci: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Kiedy używam drop1(model, test="Chi"), otrzymuję inne wyniki niż w przypadku korzystania Anova(model, type="III")z pakietu samochodowego lub summary(model). Te dwa ostatnie dają te same odpowiedzi. Korzystając z wielu sfabrykowanych danych, odkryłem, że te …
10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 
2
Jak znaleźć macierz kowariancji wielokąta?
Wyobraź sobie, że masz wielokąt zdefiniowany przez zestaw współrzędnych (x1,y1)...(xn,yn)(x1,y1)...(xn,yn)(x_1,y_1)...(x_n,y_n) a jego środek masy wynosi (0,0)(0,0)(0,0). Można traktować wielokąt jako rozkład równomierny z granicą wielokąta. Poszukuję metody, która znajdzie macierz kowariancji wielokąta . Podejrzewam, że macierz kowariancji wielokąta jest ściśle związana z drugim momentem pola , ale nie jestem pewien, …
3
Co zrobić z korelacją efektów losowych równą 1 lub -1?
Nierzadko zdarza się, gdy mamy do czynienia ze złożonymi maksymalnymi modelami mieszanymi (szacowanie wszystkich możliwych efektów losowych dla danych i modelu) jest idealna (+1 lub -1) lub prawie idealna korelacja między niektórymi efektami losowymi. Na potrzeby dyskusji przyjrzyjmy się poniższemu modelowi i podsumowaniu modelu Model: Y ~ X*Cond + (X*Cond|subj) …
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.