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).

4
Jak przeprowadzić wielowymiarowe uczenie maszynowe? (przewidywanie wielu zmiennych zależnych)
Chcę przewidzieć grupy przedmiotów, które ktoś kupi ... tzn. Mam wiele zmiennych zależnych od linii. Zamiast budować około 7 niezależnych modeli w celu przewidzenia prawdopodobieństwa, że ​​ktoś kupi każdy z 7 przedmiotów, a następnie łącząc wyniki, jakie metody powinienem sprawdzić, aby mieć jeden model uwzględniający relacje między 7 powiązanymi zmiennymi …
1
Wykorzystanie analizy głównych składników a analiza korespondencji
Analizuję zestaw danych dotyczących społeczności pływów. Dane dotyczą procentu pokrycia (wodorostów, pąkli, małży itp.) W kwadratach. Jestem przyzwyczajony do myślenia o analizy korespondencji (CA) pod względem gatunku liczy, a analiza składowych głównych (PCA) jako coś bardziej przydatne dla liniowych (nie gatunków) trendów środowiskowych. Naprawdę nie miałem szczęścia dowiedzieć się, czy …
1
Funkcja generowania momentu wewnętrznego iloczynu dwóch losowych wektorów gaussowskich
Czy ktoś może zasugerować, jak mogę obliczyć funkcję generującą moment wewnętrznego iloczynu dwóch losowych wektorów Gaussa, z których każdy jest rozłożony jako N.( 0 ,σ2))N.(0,σ2))\mathcal N(0,\sigma^2), niezależne od siebie? Czy jest dostępny jakiś standardowy wynik? Każdy wskaźnik jest bardzo ceniony.
1
Jak porównać obserwowane i oczekiwane zdarzenia?
Załóżmy, że mam jedną próbkę częstotliwości 4 możliwych zdarzeń: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 i mam spodziewane prawdopodobieństwo wystąpienia moich zdarzeń: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Dzięki sumie obserwowanych częstotliwości moich czterech zdarzeń (18) mogę obliczyć …
9 r  statistical-significance  chi-squared  multivariate-analysis  exponential  joint-distribution  statistical-significance  self-study  standard-deviation  probability  normal-distribution  spss  interpretation  assumptions  cox-model  reporting  cox-model  statistical-significance  reliability  method-comparison  classification  boosting  ensemble  adaboost  confidence-interval  cross-validation  prediction  prediction-interval  regression  machine-learning  svm  regularization  regression  sampling  survey  probit  matlab  feature-selection  information-theory  mutual-information  time-series  forecasting  simulation  classification  boosting  ensemble  adaboost  normal-distribution  multivariate-analysis  covariance  gini  clustering  text-mining  distance-functions  information-retrieval  similarities  regression  logistic  stata  group-differences  r  anova  confidence-interval  repeated-measures  r  logistic  lme4-nlme  inference  fiducial  kalman-filter  classification  discriminant-analysis  linear-algebra  computing  statistical-significance  time-series  panel-data  missing-data  uncertainty  probability  multivariate-analysis  r  classification  spss  k-means  discriminant-analysis  poisson-distribution  average  r  random-forest  importance  probability  conditional-probability  distributions  standard-deviation  time-series  machine-learning  online  forecasting  r  pca  dataset  data-visualization  bayes  distributions  mathematical-statistics  degrees-of-freedom 
4
Zmniejszenie liczby zmiennych w regresji wielokrotnej
Mam duży zestaw danych składający się z wartości kilkuset zmiennych finansowych, które można by zastosować w regresji wielokrotnej do przewidywania zachowania funduszu indeksowego w czasie. Chciałbym zmniejszyć liczbę zmiennych do około dziesięciu, jednocześnie zachowując jak największą moc predykcyjną. Dodano: Zredukowany zestaw zmiennych musi być podzbiorem oryginalnego zestawu zmiennych, aby zachować …
1
Jak konstruować kwadraty dla procesów punktowych, które różnią się znacznie częstotliwością?
Chcę przeprowadzić analizę liczby kwadratów na kilku procesach punktowych (lub jednym oznaczonym procesie punktowym), aby następnie zastosować pewne techniki redukcji wymiarowości. Znaki nie są identycznie rozmieszczone, tzn. Niektóre znaki pojawiają się dość często, a niektóre są dość rzadkie. Dlatego nie mogę po prostu podzielić mojej przestrzeni 2D na zwykłą siatkę, …
2
Jak znaleźć relacje między różnymi typami zdarzeń (zdefiniowanych przez ich lokalizację 2D)?
Mam zestaw danych zdarzeń, które miały miejsce w tym samym okresie czasu. Każde zdarzenie ma typ (istnieje kilka różnych typów, mniej niż dziesięć) i lokalizację, reprezentowaną jako punkt 2D. Chciałbym sprawdzić, czy istnieje jakaś korelacja między typami zdarzeń, czy też między typem a lokalizacją. Na przykład, może zdarzenia typu A …
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.