Questions marquées «multivariate-analysis»

Analyses où il y a plus d'une variable analysée ensemble à la fois, et ces variables sont soit dépendantes (réponse) soit les seules dans l'analyse. Cela peut être contrasté avec une analyse "multiple" ou "multivariable", qui implique plus d'une variable prédictive (indépendante).

1
Génération de variables aléatoires binomiales avec une corrélation donnée
Supposons que je sache comment générer des variables aléatoires binomiales indépendantes. Comment puis-je générer deux variables aléatoiresXXX et YYY tel que X∼Bin(8,23),Y∼Bin(18,23) and Corr(X,Y)=0.5X∼Bin(8,23),Y∼Bin(18,23) and Corr(X,Y)=0.5X\sim \text{Bin}(8,\dfrac{2}{3}),\quad Y\sim \text{Bin}(18,\dfrac{2}{3})\ \text{ and }\ \text{Corr}(X,Y)=0.5 J'ai pensé essayer d'utiliser le fait que XXX et Y−ρXY−ρXY-\rho X sont indépendants où ρ=Corr(X,Y)ρ=Corr(X,Y)\rho=Corr(X,Y) mais je …
3
Trouvez la distribution et passez à la distribution normale
J'ai des données qui décrivent la fréquence à laquelle un événement se produit pendant une heure ("nombre par heure", nph) et la durée des événements ("durée en secondes par heure", dph). Ce sont les données d'origine: nph <- c(2.50000000003638, 3.78947368414551, 1.51456310682008, 5.84686774940732, 4.58823529414907, 5.59999999993481, 5.06666666666667, 11.6470588233699, 1.99999999998209, NA, 4.46153846149851, 18, …
8 normal-distribution  data-transformation  logistic  generalized-linear-model  ridge-regression  t-test  wilcoxon-signed-rank  paired-data  naive-bayes  distributions  logistic  goodness-of-fit  time-series  eviews  ecm  panel-data  reliability  psychometrics  validity  cronbachs-alpha  self-study  random-variable  expected-value  median  regression  self-study  multiple-regression  linear-model  forecasting  prediction-interval  normal-distribution  excel  bayesian  multivariate-analysis  modeling  predictive-models  canonical-correlation  rbm  time-series  machine-learning  neural-networks  fishers-exact  factorisation-theorem  svm  prediction  linear  reinforcement-learning  cdf  probability-inequalities  ecdf  time-series  kalman-filter  state-space-models  dynamic-regression  index-decomposition  sampling  stratification  cluster-sample  survey-sampling  distributions  maximum-likelihood  gamma-distribution 
5
Intervalle de confiance sur une quantité aléatoire?
Supposons que est un vecteur inconnu et que l'on observe . Je voudrais calculer des intervalles de confiance sur la quantité aléatoire , basée uniquement sur le observé et le paramètre connu . Autrement dit, pour un , trouver tel que .a⃗ a→\vec{a}pppb⃗ ∼N(a⃗ ,I)b→∼N(a→,I)\vec{b} \sim \mathcal{N}\left(\vec{a}, I\right)b⃗ ⊤a⃗ b→⊤a→\vec{b}^{\top} …
3
Recommandations pour les statistiques mathématiques multivariées avec exercices
J'ai besoin d'un niveau d'études supérieures, d'un manuel mathématiquement rigoureux sur l'analyse multivariée et l'inférence pour m'améliorer. J'ai lu les éléments de l'apprentissage statistique et j'ai résolu les problèmes, mais j'ai besoin d'un livre avec d'autres objectifs. Des sujets tels que les distributions célèbres (Wishart, Wilks lambda, etc.), les tests …
1
Distance de Mahalanobis sur des données non normales
La distance de Mahalanobis, lorsqu'elle est utilisée à des fins de classification, suppose généralement une distribution normale multivariée, et les distances par rapport au centroïde doivent ensuite suivre une (avec degrés de liberté égaux au nombre de dimensions / caractéristiques). Nous pouvons calculer la probabilité qu'un nouveau point de données …
5
Lissage des données 2D
Les données sont constituées de spectres optiques (intensité lumineuse en fonction de la fréquence) enregistrés à différents moments. Les points ont été acquis sur une grille régulière en x (temps), y (fréquence). Afin d'analyser l'évolution du temps à des fréquences spécifiques (une montée rapide, suivie d'une décroissance exponentielle), je voudrais …
1
Généralisation de la distribution et de la classification normales multivariées
Je m'intéresse à une famille de distributions multivariées qui peut être vue comme une généralisation de la distribution normale multivariée, dans la mesure où elles sont définies par une valeur d'espérance μ⃗ μ→\vec \mu et une matrice de covariance ΣΣ\Sigma, plus une fonction décroissante monotone g( d)g(ré)g(d) de telle sorte …
4
valeur p comme distance?
Les valeurs de p entre plusieurs tests par paire peuvent-elles être considérées comme une mesure de similitude / distance et une mise à l'échelle multidimensionnelle peut-elle être appliquée sur une matrice de paires de valeurs de p pour réduire la dimensionnalité? C'est une question douce, mais quel serait le plus …
3
Analyse d'incertitude et de sensibilité
J'ai le problème suivant: Étant donné les entrées ( vecteur dimensionnel) des scalaires, les entiers ordonnés et les entiers non ordonnés (c.-à-d. Les étiquettes) et une ou plusieurs sorties , je voudrais estimer:Xxxnnnyyy Quelles entrées expliquent le mieux les sorties. Dans quelle mesure les variations d'une entrée impliquent des variations …
5
Comment évaluer la répétabilité des résultats multivariés et spécifiques à la méthode?
La méthode "A" décrit des échantillons biologiques utilisant des "empreintes digitales" multivariées qui se composent d'environ 30 variables différentes. Différentes variables montrent une distribution typique différente et beaucoup d'entre elles sont étroitement corrélées les unes aux autres. D'après l'expérience antérieure, on suppose que nous ne pouvons pas transformer de nombreuses …
En utilisant notre site, vous reconnaissez avoir lu et compris notre politique liée aux cookies et notre politique de confidentialité.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.