Ich habe diesen riesigen Datensatz mit ungefähr 2500 Variablen und ungefähr 142 Beobachtungen. Ich möchte eine Korrelation zwischen Variable X und dem Rest der Variablen ausführen. Bei vielen Spalten fehlen jedoch Einträge. Ich habe versucht, dies in R mit dem Argument "pairwise-complete" (...
Ich habe das Modell mit optimiert caret, aber dann das Modell mit dem gbmPaket erneut ausgeführt. Nach meinem Verständnis sollten das verwendete caretPaket gbmund die Ausgabe identisch sein. Nur ein kurzer Testlauf mit data(iris)zeigt jedoch eine Diskrepanz im Modell von etwa 5% unter Verwendung...
Ich arbeite an einigen Clustering-Techniken, bei denen ich für einen bestimmten Cluster von d-dimensionalen Vektoren eine multivariate Normalverteilung annehme und den d-dimensionalen Mittelwertvektor der Stichprobe und die Kovarianzmatrix der Stichprobe berechne. Wenn ich dann versuche zu...
Angenommen, wir haben ein lineares Modell Model1und vcov(Model1)geben die folgende Matrix an: (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...
Wie wird die Var / Cov-Fehlermatrix in der Praxis von statistischen Analysepaketen berechnet? Diese Idee ist mir theoretisch klar. Aber nicht in der Praxis. Ich meine, wenn ich einen Vektor von Zufallsvariablen , verstehe ich, dass die Varianz / Kovarianz-Matrix erhält das externe Produkt der vom...
Hintergrund und Problem Ich verwende Gaußsche Prozesse (GP) zur Regression und anschließenden Bayes'schen Optimierung (BO). Für die Regression verwende ich das gpml- Paket für MATLAB mit mehreren benutzerdefinierten Modifikationen, aber das Problem ist allgemein. Es ist eine bekannte Tatsache,...
Ich habe ein Problem mit 6 Klassen. Daher erstelle ich einen Klassifikator für mehrere Klassen wie folgt: Für jede Klasse habe ich einen Klassifikator für die logistische Regression, der Eins gegen Alle verwendet, was bedeutet, dass ich 6 verschiedene Klassifikatoren habe. Ich kann für jeden...
Ich spreche hier von Matrizen von Pearson-Korrelationen. Ich habe oft gehört, dass alle Korrelationsmatrizen positiv semidefinit sein müssen. Mein Verständnis ist, dass positive bestimmte Matrizen Eigenwerte , während positive semidefinite Matrizen Eigenwerte ≥ 0 haben müssen . Dies lässt mich...
Ich habe einen Datensatz, der aus 717 Beobachtungen (Zeilen) besteht, die durch 33 Variablen (Spalten) beschrieben werden. Die Daten werden durch Z-Scoring aller Variablen standardisiert. Keine zwei Variablen sind linear abhängig ( ). Ich habe auch alle Variablen mit sehr geringer Varianz (weniger...
Der Hintergrund meiner Studie : In einem Gibbs-Sampling , wo wir Probe XXX (die Variablen von Interesse) und YYY aus P(X|Y)P(X|Y)P(X|Y) und P(Y|X)P(Y|X)P(Y|X) ist, wobei XXX und YYY sind kkk -dimensionalen Zufallsvektoren. Wir wissen, dass der Prozess normalerweise in zwei Phasen unterteilt ist:...
Die Kovarianz zwischen zwei Zufallsvariablen definiert ein Maß dafür, wie eng sie linear miteinander verbunden sind. Was aber, wenn die gemeinsame Verteilung kreisförmig ist? Sicher gibt es Struktur in der Verteilung. Wie wird diese Struktur
Ich möchte eine zufällige Korrelationsmatrix erzeugen, so dass die Verteilung ihrer nicht diagonalen Elemente ungefähr aussieht normal . Wie kann ich es tun? Die Motivation ist dies. Für einen Satz von Zeitreihendaten sieht die Korrelationsverteilung oft ziemlich normal aus. Ich möchte viele...
Ich habe Korrelationsmatrizen die mit Sätzen von Daten (beobachtet) unter Verwendung der MATLAB-Funktion berechnet wurden .PPP(n×n)(n×n)(n \times n)PPP(m×n)(m×n)(m \times n)corrcoef Wie vergleiche und analysiere ich diese Korrelationsmatrizen zueinander?PPP Was sind die Tests, Methoden und / oder...
Lineare Gleichungssysteme sind in der Computerstatistik allgegenwärtig. Ein spezielles System, auf das ich gestoßen bin (z. B. in der Faktoranalyse), ist das System Ax=bAx=bAx=b wobei Hier ist eine Diagonalmatrix mit einer streng positiven Diagonale, ist eine (mit ) symmetrische positive...
Könnte mir jemand in einfachen Worten erklären, was eine isotrope Kovarianzmatrix ist? Ich kann online nichts
Viele Statistiklehrbücher bieten eine intuitive Illustration der Eigenvektoren einer Kovarianzmatrix: Die Vektoren u und z bilden die Eigenvektoren (also Eigenachsen). Das macht Sinn. Was mich jedoch verwirrt, ist, dass wir Eigenvektoren aus der Korrelationsmatrix extrahieren , nicht die Rohdaten....
Was ist die Standardvarianz-Kovarianz-Struktur für zufällige Effekte im glmeroder lmerim lme4Paket? Wie spezifiziert man eine andere Varianz-Kovarianz-Struktur für zufällige Effekte im Code? Ich konnte diesbezüglich keine Informationen in der lme4Dokumentation
In dem Lehrbuch, das ich lese, verwenden sie positive Bestimmtheit (halbpositive Bestimmtheit), um zwei Kovarianzmatrizen zu vergleichen. Die Idee ist, dass wenn pd ist, kleiner als . Aber ich kämpfe darum, die Intuition dieser Beziehung zu bekommen?A−BA−BA-BBBBAAA Hier gibt es einen ähnlichen...
Es ist bekannt (z. B. auf dem Gebiet der Druckabtastung ), dass die Norm "sparsity-induzierend" ist, in dem Sinne, dass wenn wir die funktionale (für feste Matrix und Vektor ) minimieren für groß genug \ lambda> 0 , wir haben wahrscheinlich für viele Auswahlmöglichkeiten von A , \ vec {b} und \...
Ich habe ein GLMM der Form: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Wenn ich benutze drop1(model, test="Chi"), erhalte ich andere Ergebnisse als wenn ich Anova(model, type="III")aus dem Autopaket oder benutze summary(model). Diese...