Statistiques et Big Data covariance-matrix

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Matrice de variance-covariance dans lmer

Je sais que l'un des avantages des modèles mixtes est qu'ils permettent de spécifier une matrice variance-covariance pour les données (symétrie composée, autorégressive, non structurée, etc.) Cependant, la lmerfonction en R ne permet pas de spécifier facilement cette matrice. Est-ce que quelqu'un sait quelle structure lmerutilise par défaut et pourquoi …

18 r mixed-model lme4-nlme covariance-matrix

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Analyse en composantes principales «à rebours»: quelle est la variance des données expliquée par une combinaison linéaire donnée des variables?

J'ai effectué une analyse en composantes principales de six variables AAA , BBB , CCC , DDD , EEE et FFF . Si je comprends bien, PC1 non rotatif me dit quelle combinaison linéaire de ces variables décrit / explique la plus grande variance dans les données et PC2 me …

17 variance pca r-squared covariance-matrix

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PCA robuste vs distance Mahalanobis robuste pour la détection des valeurs aberrantes

L'ACP robuste (telle que développée par Candes et al 2009 ou mieux encore Netrepalli et al 2014 ) est une méthode populaire pour la détection des valeurs aberrantes multivariées , mais la distance de Mahalanobis peut également être utilisée pour la détection des valeurs aberrantes étant donné une estimation robuste …

17 pca outliers covariance-matrix robust anomaly-detection

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Pourquoi le rang de la matrice de covariance est-il au plus

Comme indiqué dans cette question, le rang maximum de la matrice de covariance est n−1n−1n-1 où est la taille de l'échantillon et donc si la dimension de la matrice de covariance est égale à la taille de l'échantillon, elle serait singulière. Je ne comprends pas pourquoi nous soustrayons du rang …

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Une mesure de la «variance» de la matrice de covariance?

Si les données sont 1d, la variance montre dans quelle mesure les points de données sont différents les uns des autres. Si les données sont multidimensionnelles, nous obtiendrons une matrice de covariance. Existe-t-il une mesure qui donne un nombre unique de différences entre les points de données les uns des …

17 variance covariance covariance-matrix

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La moyenne des matrices positives-définies est-elle également positive-définie?

La moyenne de plusieurs matrices positives-définies est-elle nécessairement positive-définie ou semi-définie positive? La moyenne est la moyenne par élément.

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Générer des nombres aléatoires normalement distribués avec une matrice de covariance définie non positive

J'ai estimé l'échantillon matrice de covariance d'un échantillon et obtenir une matrice symétrique. Avec C , je voudrais créer -variate rn normale distribuée , mais donc je besoin de la décomposition de Cholesky de . Que dois-je faire si n'est pas défini positif?CCCCCCC CnnnCCCCCC

15 r random-generation covariance-matrix multivariate-normal cholesky

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Comment interpréter la matrice de covariance à partir d'un ajustement de courbe?

Je ne suis pas trop doué en statistiques, donc je m'excuse s'il s'agit d'une question simpliste. J'ajuste une courbe à certaines données, et parfois mes données correspondent le mieux à une exponentielle négative sous la forme , et parfois l'ajustement est plus proche de a ∗ e ( - b …

15 variance model-selection python curve-fitting covariance-matrix

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Diagnostic de convergence Gelman et Rubin, comment généraliser pour travailler avec des vecteurs?

Le diagnostic Gelman et Rubin est utilisé pour vérifier la convergence de plusieurs chaînes mcmc exécutées en parallèle. Il compare la variance intra-chaîne à la variance inter-chaîne, l'exposition est ci-dessous: Étapes (pour chaque paramètre): Exécutez m ≥ 2 chaînes de longueur 2n à partir de valeurs de départ surdispersées. Jeter …

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Modélisation linéaire à effets mixtes avec des données d'étude jumelles

Supposons que j'ai une variable de réponse yijyijy_{ij} qui a été mesurée à partir du jjj e frère de la iii e famille. De plus, certaines données comportementales xijxijx_{ij} ont été collectées en même temps auprès de chaque sujet. J'essaie d'analyser la situation avec le modèle linéaire à effets mixtes …

14 mixed-model lme4-nlme covariance-matrix non-independent

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Différents types de covariance pour les modèles de mélanges gaussiens

En essayant ici des modèles de mélanges gaussiens , j'ai trouvé ces 4 types de covariances. 'full' (each component has its own general covariance matrix), 'tied' (all components share the same general covariance matrix), 'diag' (each component has its own diagonal covariance matrix), 'spherical' (each component has its own single …

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Comment tester si une matrice de covariance a changé sur deux points dans le temps?

Ma tâche consiste à tester s'il y a un changement dans la matrice de covariance de 6 variables. Les valeurs de 6 variables sont mesurées deux fois chez les mêmes sujets (3 ans entre les mesures). Comment puis je faire ça? J'ai fait la plupart de mon travail en utilisant …

13 hypothesis-testing repeated-measures multivariate-analysis covariance-matrix

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Matrice de covariance mal conditionnée dans la régression GP pour l'optimisation bayésienne

Contexte et problème J'utilise des processus gaussiens (GP) pour la régression et l'optimisation bayésienne subséquente (BO). Pour la régression, j'utilise le paquet gpml pour MATLAB avec plusieurs modifications personnalisées, mais le problème est général. C'est un fait bien connu que lorsque deux entrées d'apprentissage sont trop proches dans l'espace d'entrée, …

12 regression covariance-matrix gaussian-process bayesian-optimization

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Interprétation de la matrice de variance-covariance

Supposons que nous avons un modèle linéaire Model1et vcov(Model1)donne la matrice suivante: (Intercept) latitude sea.distance altitude (Intercept) 28.898100 -23.6439000 -34.1523000 0.50790600 latitude -23.643900 19.7032500 28.4602500 -0.42471450 sea.distance -34.152300 28.4602500 42.4714500 -0.62612550 altitude 0.507906 -0.4247145 -0.6261255 0.00928242 Pour cet exemple, qu'est-ce que cette matrice affiche réellement? Quelles hypothèses pouvons-nous faire en …

12 r interpretation multicollinearity assumptions covariance-matrix

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Une somme et un produit de deux matrices de covariance sont-ils également une matrice de covariance?

Supposons que j'ai des matrices de covariance et . Parmi ces options, lesquelles sont également des matrices de covariance?XXXOuiYY X+ YX+YX+Y X2X2X^2 XOuiXYXY J'ai un peu de mal à comprendre ce qui est exactement nécessaire pour que quelque chose soit une matrice de covariance. Je suppose que cela signifie que, …

12 covariance covariance-matrix

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