Questions marquées «covariance-matrix»

Une matrice de covariances entre toutes les paires de variables aléatoires. Elle est également appelée matrice de variance-covariance ou simplement matrice de covariance. k×kk

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Que faire lorsque la matrice de covariance de l'échantillon n'est pas inversible?
Je travaille sur certaines techniques de regroupement, où pour un groupe donné de vecteurs de dimension d, je suppose une distribution normale multivariée et je calcule le vecteur moyen d'échantillon d et la matrice de covariance de l'échantillon. Ensuite , lorsque vous essayez de décider si un nouveau vecteur invisible, …
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Comment tester si une matrice de covariance croisée est non nulle?
Le fond de mon étude : Dans un échantillonnage de Gibbs où nous échantillonnons (la variable d'intérêt) et partir de et respectivement, où et sont des vecteurs aléatoires à dimensions. Nous savons que le processus est généralement divisé en deux étapes:XXXYYYP(X|Y)P(X|Y)P(X|Y)P(Y|X)P(Y|X)P(Y|X)XXXYYYkkk Période de rodage, où nous jetons tous les échantillons. …
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Comment faire une analyse factorielle lorsque la matrice de covariance n'est pas définie positive?
J'ai un ensemble de données qui comprend 717 observations (lignes) qui sont décrites par 33 variables (colonnes). Les données sont normalisées par z-score de toutes les variables. Il n'y a pas deux variables dépendantes linéairement ( ). J'ai également supprimé toutes les variables avec une très faible variance (inférieure à …
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Mesurer la dépendance non linéaire
La covariance entre deux variables aléatoires définit une mesure de leur lien linéaire entre elles. Mais que se passe-t-il si la distribution conjointe est circulaire? Il y a sûrement une structure dans la distribution. Comment cette structure est-elle extraite?
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Pourquoi tous les composants PLS ensemble n'expliquent-ils qu'une partie de la variance des données d'origine?
J'ai un ensemble de données composé de 10 variables. J'ai exécuté des moindres carrés partiels (PLS) pour prédire une seule variable de réponse par ces 10 variables, extrait 10 composantes PLS, puis calculé la variance de chaque composante. Sur les données originales, j'ai pris la somme des variances de toutes …
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Confus au sujet de l'explication visuelle des vecteurs propres: comment des ensembles de données visuellement différents peuvent-ils avoir les mêmes vecteurs propres?
De nombreux manuels de statistiques fournissent une illustration intuitive de ce que sont les vecteurs propres d'une matrice de covariance: Les vecteurs u et z forment les vecteurs propres (enfin les axes propres). C'est logique. Mais la seule chose qui me déroute, c'est que nous extrayons des vecteurs propres de …
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Mesure appropriée pour trouver la plus petite matrice de covariance
Dans le manuel que je lis, ils utilisent le caractère définitif positif (caractère semi-positif) pour comparer deux matrices de covariance. L'idée étant que si est pd alors est plus petite que . Mais j'ai du mal à avoir l'intuition de cette relation?A−BA−BA-BBBBAAA Il y a un fil similaire ici: /math/239166/what-is-the-intuition-for-using-definiteness-to-compare-matrices …
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Pourquoi Anova () et drop1 () ont-ils fourni des réponses différentes pour les GLMM?
J'ai un GLMM du formulaire: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Lorsque j'utilise drop1(model, test="Chi"), j'obtiens des résultats différents de ceux que j'utilise à Anova(model, type="III")partir du package de voiture ou summary(model). Ces deux derniers donnent les mêmes réponses. En utilisant un …
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 
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Comment trouver la matrice de covariance d'un polygone?
Imaginez que vous ayez un polygone défini par un ensemble de coordonnées et son centre de masse est à . Vous pouvez traiter le polygone comme une distribution uniforme avec une limite polygonale. (x1,y1)...(xn,yn)(x1,y1)...(xn,yn)(x_1,y_1)...(x_n,y_n)(0,0)(0,0)(0,0) Je recherche une méthode qui trouvera la matrice de covariance d'un polygone . Je soupçonne que …
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Les matrices de covariance et de corrélation et / ou leurs inverses ont-elles des interprétations utiles?
Tout en apprenant à calculer les matrices de covariance et de corrélation et leurs inverses en VB et T-SQL il y a quelques années, j'ai appris que les différentes entrées ont des propriétés intéressantes qui peuvent les rendre utiles dans les bons scénarios d'exploration de données. Un exemple évident est …
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