Ich benötige eine Formel für die Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses in einer n-variablen Bernoulli-Verteilung mit gegebenen Wahrscheinlichkeiten für ein einzelnes Element und für Paare von Elementen . Entsprechend könnte ich Mittelwert und Kovarianz von angeben
Ich bin kürzlich auf die bivariate Poisson-Verteilung gestoßen, bin jedoch ein wenig verwirrt, wie sie abgeleitet werden kann. Die Verteilung erfolgt durch: P ( X = x , Y = y ) = e - ( θ 1 + θ 2 + θ 0 ) θ x 1x ! θ y 2y ! m i n ( x , y ) Σ i=0 ( xi ) ( yi ) ich! ( θ 0θ 1 θ 2...
Ich verwende Singular Value Decomposition als Methode zur Reduzierung der Dimensionalität. Bei gegebenen NVektoren der Dimension Dbesteht die Idee darin, die Merkmale in einem transformierten Raum unkorrelierter Dimensionen darzustellen, der die meisten Informationen der Daten in den Eigenvektoren...
Ich arbeite derzeit an einem Problem, bei dem es sich um einen kleinen Datensatz handelt und bei dem der Kausalitätseffekt einer Behandlung auf das Ergebnis von Interesse ist. Mein Berater hat mich angewiesen, eine univariate Regression für jeden Prädiktor mit dem Ergebnis als Antwort und dann der...
Angenommen, Sie erhalten zwei multivariate Datensätze, einen alten und einen neuen, die nach demselben Verfahren erstellt wurden (für das Sie kein Modell haben), aber möglicherweise irgendwo entlang der Linie des Sammelns / Erstellens Bei den Daten ging etwas schief. Sie möchten die neuen Daten...
Meine Aufgabe ist es zu testen, ob sich die Kovarianzmatrix von 6 Variablen ändert. Werte von 6 Variablen werden zweimal von denselben Probanden gemessen (3 Jahre zwischen den Messungen). Wie kann ich das machen? Ich habe den größten Teil meiner Arbeit mit SAS
Wie kann ich testen Effekte in einem Split-Plot ANOVA unter Verwendung geeigneter Modellvergleiche zur Verwendung mit den Xund MArgumente anova.mlm()in R? Ich kenne ?anova.mlmund Dalgaard (2007). Leider werden nur Split-Plot-Designs gebürstet. Dies in einem vollständig randomisierten Design mit...
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...
Nach der Frage von zzk zu seinem Problem mit negativen Simulationen frage ich mich, welche Verteilungsfamilien für den positiven k-dimensionalen Quadranten parametrisiert sind, für den die Kovarianzmatrix kann.Rk+R+k\mathbb{R}_+^kΣΣ\Sigma Wie mit zzk besprochen, funktioniert das Anwenden der...
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...
Gaußsche Daten, die in einer einzigen Dimension verteilt sind, erfordern zwei Parameter, um sie zu charakterisieren (Mittelwert, Varianz), und es geht das Gerücht, dass etwa 30 zufällig ausgewählte Stichproben normalerweise ausreichen, um diese Parameter mit hinreichend hoher Sicherheit...
Ich habe folgende Zeitreihendaten: index Time value_1 value_2 value_3 0 2016-04-01 06:00:10 1 5 2 1 2016-04-01 06:00:20 2 9 8 2 2016-04-01 06:00:30 3 5 1 3 2016-04-01 06:00:40 4 4 4 4 2016-04-01 06:00:50 3 4 5 6 2016-04-01 06:01:00 4 3 2 Ist das eine univariate oder eine multivariate Zeitreihe? Was...
Die bivariate Normalverteilung mit Mittelwert μμ\mu und Kovarianzmatrix ΣΣ\Sigma kann in Polarkoordinaten mit Radius rrr und Winkel umgeschrieben werdenθθ\theta . Meine Frage lautet: Was ist die Stichprobenverteilung von r , dass der Abstand von einem Punkt x zu der geschätzten Mitte ˉ x gegeben ,...
Ich versuche, das, was ich bisher in der bestraften multivariaten Analyse verstanden habe, mit hochdimensionalen Datensätzen zusammenzufassen, und ich habe immer noch Schwierigkeiten, eine korrekte Definition von Soft-Thresholding vs. Lasso- Bestrafung (oder Bestrafung) zu erhalten.L1L1L_1 Genauer...
Ich möchte eine Interventionsanalyse durchführen, um die Ergebnisse einer politischen Entscheidung über den Verkauf von Alkohol im Laufe der Zeit zu quantifizieren. Ich bin jedoch ziemlich neu in der Zeitreihenanalyse, daher habe ich einige Anfängerfragen. Eine Untersuchung der Literatur zeigt,...
In den univariaten Regressionseinstellungen versuchen wir zu modellieren y=Xβ+noisey=Xβ+noisey = X\beta +noise wobei ein Vektor von n Beobachtungen und X ∈ R n × m die Entwurfsmatrix mit m Prädiktoren ist. Die Lösung ist β 0 = ( X T X ) - 1 X y .y∈Rny∈Rny \in \mathbb{R}^nnnnX.∈ R.n × mX∈R.n×mX \in...
Unter Verwendung eines Biplots von Werten, die durch Hauptkomponentenanalyse erhalten wurden, ist es möglich, die erklärenden Variablen zu untersuchen, aus denen jede Hauptkomponente besteht. Ist dies auch mit der linearen Diskriminanzanalyse möglich? Beispiele hierfür sind: Die Daten sind "Edgar...
Die abhängigen Variablen in einer MANOVA sollten nicht "zu stark korreliert" sein. Aber wie stark ist eine Korrelation zu stark? Es wäre interessant, die Meinungen der Menschen zu diesem Thema zu erfahren. Würden Sie beispielsweise in den folgenden Situationen mit MANOVA fortfahren? Y1 und Y2...
Nachdem ich bisher hauptsächlich mit Querschnittsdaten gearbeitet habe und erst kürzlich beim Durchsuchen gestolpert bin und durch eine Reihe einführender Zeitreihenliteratur gestolpert bin, frage ich mich, welche Rolle erklärende Variablen bei der Zeitreihenanalyse spielen. Ich möchte einen...
Das mgcvPaket für Rhat zwei Funktionen zum Anpassen von Tensorproduktwechselwirkungen: te()und ti(). Ich verstehe die grundlegende Arbeitsteilung zwischen den beiden (Anpassen einer nichtlinearen Wechselwirkung vs. Zerlegen dieser Wechselwirkung in Haupteffekte und eine Wechselwirkung). Was ich...