Pytania otagowane jako multivariate-analysis

Analizuje, gdzie analizowanych jest jednocześnie więcej niż jedna zmienna, a te zmienne są albo zależne (reakcyjne), albo jedyne w analizie. Można to skontrastować z analizą „wielokrotną” lub „wielowymiarową”, która zakłada więcej niż jedną zmienną predykcyjną (niezależną).

3
Analiza dyskryminacyjna a regresja logistyczna
Znalazłem zalety analizy dyskryminacyjnej i mam pytania na ich temat. Więc: Gdy klasy są dobrze rozdzielone, oszacowania parametrów regresji logistycznej są zaskakująco niestabilne. Współczynniki mogą sięgać nieskończoności. LDA nie cierpi z powodu tego problemu. Jeśli liczba cech jest niewielka, a rozkład predyktorów XXX jest w przybliżeniu normalny w każdej z …
2
Kanoniczna analiza korelacji z korelacją rang
Kanoniczna analiza korelacji (CCA) ma na celu maksymalizację zwykłej korelacji iloczynu Pearsona z momentem produktu (tj. Współczynnik korelacji liniowej) kombinacji liniowych dwóch zestawów danych. Rozważmy teraz fakt, że ten współczynnik korelacji mierzy tylko asocjacje liniowe - właśnie dlatego używamy na przykład współczynników korelacji Spearmana- lub Kendall- τ (ranga), które mierzą …
1
Czy GSVD implementuje wszystkie liniowe techniki wielowymiarowe?
Natknąłem się na artykuł Hervé Abdiego na temat uogólnionego SVD. Autor wspomniał: Uogólniony SVD (GSVD) rozkłada macierz prostokątną i bierze pod uwagę ograniczenia nałożone na wiersze i kolumny macierzy. GSVD daje ważoną uogólnioną estymatę najmniejszej kwadratowej danej macierzy przez macierz niższego rzędu, a zatem, przy odpowiednim wyborze ograniczeń, GSVD wdraża …
2
Jak wykreślić elipsę z wartości własnych i wektorów własnych w R? [Zamknięte]
Zamknięte. To pytanie jest nie na temat . Obecnie nie przyjmuje odpowiedzi. Chcesz poprawić to pytanie? Zaktualizuj pytanie, aby było tematem dotyczącym weryfikacji krzyżowej. Zamknięte 2 lata temu . Czy ktoś mógłby wymyślić kod R, aby wykreślić elipsę z wartości własnych i wektorów własnych następującej macierzy A = ( 2,20,40,42.8)ZA=(2.20,40,42.8) …
5
Metoda generowania skorelowanych nienormalnych danych
Chciałbym znaleźć metodę generowania skorelowanych, nienormalnych danych. Idealnie więc jakiś rodzaj rozkładu, który przyjmuje parametr kowariancji (lub korelacji) jako parametr i generuje dane, które ją przybliżają. Ale tutaj jest haczyk: metoda, którą próbuję znaleźć, powinna mieć elastyczność, aby kontrolować również jej wielowymiarową skośność i / lub kurtozę. Znam metodę Fleishmana …
3
Jak wykryć nadmierne dopasowanie modelu regresji?
Kiedy jesteś tym, który wykonuje tę pracę, mając świadomość tego, co robisz, masz poczucie, że nadmiernie dopasowujesz się do modelu. Po pierwsze, możesz śledzić trend lub pogorszenie w skorygowanym kwadracie R. modelu. Można również śledzić podobne pogorszenie wartości p współczynników regresji głównych zmiennych. Ale kiedy właśnie czytasz kogoś innego i …
2
Wyprowadzenie dwuwymiarowego rozkładu Poissona
Niedawno spotkałem dwuwymiarowy rozkład Poissona, ale jestem trochę zdezorientowany, jak można go uzyskać. Rozkład podaje: P(X=x,Y=y)=e−(θ1+θ2+θ0)θx1x!θy2y!∑i=0min(x,y)(xi)(yi)i!(θ0θ1θ2)iP.(X=x,Y=y)=mi-(θ1+θ2)+θ0)θ1xx!θ2)yy!∑ja=0mjan(x,y)(xja)(yja)ja!(θ0θ1θ2))jaP(X = x, Y = y) = e^{-(\theta_{1}+\theta_{2}+\theta_{0})} \displaystyle\frac{\theta_{1}^{x}}{x!}\frac{\theta_{2}^{y}}{y!} \sum_{i=0}^{min(x,y)}\binom{x}{i}\binom{y}{i}i!\left(\frac{\theta_{0}}{\theta_{1}\theta_{2}}\right)^{i} Z tego, co mogę zebrać, pojęcie θ0θ0\theta_{0} jest miarą korelacji między XXX i YYY ; stąd, gdy XXX i YYY są niezależne, θ0=0θ0=0\theta_{0} = 0 …
3
Wydajna obliczeniowo estymacja trybu wielowymiarowego
Wersja skrócona: Jaka jest najbardziej wydajna obliczeniowo metoda szacowania trybu wielowymiarowego zestawu danych, próbkowanego z ciągłego rozkładu? Wersja długa: Mam zestaw danych, który muszę oszacować dla trybu. Tryb nie pokrywa się ze średnią lub medianą. Przykład pokazano poniżej, jest to przykład 2D, ale rozwiązanie ND byłoby lepsze: Obecnie moją metodą …
4
Jaki jest sens regresji jednowymiarowej przed regresją wielowymiarową?
Obecnie pracuję nad problemem, w którym mamy niewielki zestaw danych i interesuje mnie wpływ przyczynowy leczenia na wynik. Mój doradca polecił mi wykonać regresję jednowymiarową na każdym predyktorze z wynikiem jako odpowiedzią, a następnie przypisaniem leczenia jako odpowiedzią. Tzn. Poproszono mnie o dopasowanie regresji do jednej zmiennej na raz i …
3
Formuła prawdopodobieństwa dla rozkładu wielowymiarowego-bernoulli
Potrzebuję wzoru na prawdopodobieństwo zdarzenia w n-zmiennym rozkładzie Bernoulliego przy danych prawdopodobieństwa dla pojedynczego elementu i dla par elementów . Równoważnie mogę dać średnią i kowariancji .X∈{0,1}nX∈{0,1}nX\in\{0,1\}^n P ( X i = 1 ∧ X j = 1 ) = p i j XP(Xi=1)=piP(Xi=1)=piP(X_i=1)=p_iP(Xi=1∧Xj=1)=pijP(Xi=1∧Xj=1)=pijP(X_i=1 \wedge X_j=1)=p_{ij}XXX Dowiedziałem się już, że …
5
Redukcja wymiarów SVD dla szeregów czasowych o różnej długości
Używam Singular Value Decomposition jako techniki redukcji wymiarowości. Biorąc pod uwagę Nwektory wymiaru D, ideą jest przedstawienie cech w przekształconej przestrzeni o nieskorelowanych wymiarach, która kondensuje większość informacji danych w wektorach własnych tej przestrzeni w malejącym porządku ważności. Teraz próbuję zastosować tę procedurę do danych szeregów czasowych. Problem polega na …
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.