Вопросы с тегом «covariance-matrix»

Я знаю, что одним из преимуществ смешанных моделей является то, что они позволяют задавать дисперсионно-ковариационную матрицу для данных (составная симметрия, авторегрессия, неструктурированная и т. Д.). Однако lmerфункция в R не позволяет легко определить эту матрицу. Кто-нибудь знает, какую структуру lmerиспользует по умолчанию и почему нет способа ее легко указать?

18 r  mixed-model  lme4-nlme  covariance-matrix 

Я провел анализ главных компонентов шести переменных , B , C , D , E и F . Если я правильно понимаю, необращенный ПК1 говорит мне, какая линейная комбинация этих переменных описывает / объясняет наибольшую дисперсию в данных, а ПК2 говорит мне, какая линейная комбинация этих переменных описывает следующую наибольшую …

17 variance  pca  r-squared  covariance-matrix 

Надежный PCA (разработанный Candes et al. 2009 или более поздней версии Netrepalli et al 2014 ) является популярным методом многомерного обнаружения выбросов , но расстояние Махаланобиса также можно использовать для обнаружения выбросов с помощью надежной регуляризованной оценки ковариационной матрицы . Мне любопытно (не) преимущества использования одного метода перед другим. Моя …

17 pca  outliers  covariance-matrix  robust  anomaly-detection 

Как указано в этом вопросе, максимальный ранг ковариационной матрицы равен n−1n−1n-1 где nnn - размер выборки, поэтому, если размер ковариационной матрицы равен размеру выборки, он будет единственным. Я не могу понять, почему мы вычитаем 111 из максимального ранга nnn ковариационной матрицы.

17 covariance-matrix  linear-algebra 

Если данные равны 1d, дисперсия показывает, насколько точки данных отличаются друг от друга. Если данные многомерны, мы получим ковариационную матрицу. Существует ли мера, которая дает единственное число, как точки данных отличаются друг от друга в целом для многомерных данных? Я чувствую, что уже может быть много решений, но я не …

17 variance  covariance  covariance-matrix 

Является ли среднее значение нескольких положительно определенных матриц обязательно положительно определенным или положительным полуопределенным? Среднее является поэлементным.

15 mathematical-statistics  matrix  covariance-matrix 

Я оценил образец ковариационной матрицы образца и получил симметричную матрицу. С , я хотел бы создать -мерного нормальный распределенный гп , но поэтому мне нужно разложение Холецкого . Что мне делать, если не является положительно определенным?C n C CССCССCNNnССCССC

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

Я не слишком хорош в статистике, поэтому извиняюсь, если это упрощенный вопрос. Я подгоняю кривую к некоторым данным, и иногда мои данные лучше всего соответствуют отрицательной экспоненте в виде , а иногда подгонка ближе к a ∗ e ( - b ∗ x 2 ) + с . Однако иногда …

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

Диагностика Гельмана и Рубина используется для проверки сходимости нескольких параллельных цепочек mcmc. Он сравнивает дисперсию внутри цепочки с дисперсией между цепями, описание приведено ниже: Шаги (для каждого параметра): Запустите m ≥ 2 цепочки длиной 2n из перераспределенных начальных значений. Откажитесь от первых n розыгрышей в каждой цепочке. Рассчитайте дисперсию внутри …

14 mcmc  convergence  covariance-matrix 

Предположим, у меня есть некоторая переменная ответа которая была измерена от го брата в м семействе. Кроме того, некоторые поведенческие данные были собраны в то же время от каждого субъекта. Я пытаюсь проанализировать ситуацию с помощью следующей линейной модели смешанных эффектов: j i x i jyijyijy_{ij}jjjiiixijxijx_{ij} yij=α0+α1xij+δ1ixij+εijyij=α0+α1xij+δ1ixij+εijy_{ij} = \alpha_0 + …

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

При попытке гауссовой смеси Модели здесь , я нашел эти 4 типа ковариаций. '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 variance). Я много …

13 covariance-matrix  gaussian-mixture 

Моя задача - проверить, есть ли изменение ковариационной матрицы из 6 переменных. Значения 6 переменных измеряются дважды от одного и того же субъекта (3 года между измерениями). Как я могу это сделать? Я делал большую часть своей работы, используя SAS.

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

Предпосылки и проблемы Я использую Гауссовские процессы (GP) для регрессии и последующей байесовской оптимизации (BO). Для регрессии я использую пакет gpml для MATLAB с несколькими пользовательскими модификациями, но проблема общая. Общеизвестно, что когда два входных тренинга находятся слишком близко к входному пространству, ковариационная матрица может стать неположительной (на этом сайте …

12 regression  covariance-matrix  gaussian-process  bayesian-optimization 

Предположим, у нас есть линейная модель Model1и vcov(Model1)дает следующую матрицу: (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 Для этого примера, что на самом деле отображает эта матрица? Какие предположения мы можем безопасно сделать …

12 r  interpretation  multicollinearity  assumptions  covariance-matrix 

Предположим , у меня есть ковариационной матрицы и . Какие из этих вариантов также являются ковариационными матрицами?YXXXYYY X+YX+YX+Y X2X2X^2 XYXYXY У меня возникли проблемы с пониманием того, что именно нужно для того, чтобы что-то было матрицей ковариации. Я предполагаю, что это означает, что, например, если и что для того, чтобы …

12 covariance  covariance-matrix