Вопросы с тегом «covariance»

Я читаю пример, приведенный в книге « Машинное обучение для хакеров» . Сначала я подробно остановлюсь на примере, а затем расскажу о своем вопросе. Пример : Принимает набор данных за 10 лет по 25 ценам на акции. Работает PCA на 25 акций. Сравнивает основной компонент с индексом Доу-Джонса. Наблюдает очень …

10 time-series  pca  references  covariance  stationarity 

При изучении выбора ковариации я однажды прочитал следующий пример. Что касается следующей модели: Его ковариационная матрица и обратная ковариационная матрица имеют следующий вид: Я не понимаю, почему независимость и определяется здесь обратной ковариацией?уИксxxYyy Какая математическая логика лежит в основе этих отношений? Кроме того, левый график на следующем рисунке, как утверждается, …

10 machine-learning  bayesian  conditional-probability  covariance  graphical-model 

У меня есть GLMM формы: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Когда я использую drop1(model, test="Chi"), я получаю другие результаты, чем если бы я использовал Anova(model, type="III")из пакета автомобиля или summary(model). Последние два дают одинаковые ответы. Используя кучу сфабрикованных данных, я обнаружил, …

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 

Предположим, я наблюдаю iid и хочу проверить vech для согласованной матрицы и вектора . Известны ли работы по этой проблеме?Икся∼ N( μ , Σ )Икся~N(μ,Σ)x_i \sim \mathcal{N}\left(\mu,\Sigma\right)( Σ - 1 ) = a A aЧАС0: A ЧАС0:A H_0: A\ ( Σ- 1) =а(Σ-1)знак равноa\left(\Sigma^{-1}\right) = aAAAaaa Очевидная (для меня) попытка …

10 hypothesis-testing  normal-distribution  multivariate-analysis  maximum-likelihood  covariance 

У меня есть основной вопрос. Скажем , у меня есть две случайные величины, ИксИксX и . Я могу стандартизировать их путем вычитания среднего значения и деления на стандартное отклонение, то естьX s t a n d a r d i z e d = ( X - E ( X …

10 correlation  covariance  standardization 

Верно ли, что асимптотическая ковариационная матрица равна ковариационной матрице оценок параметров? Если нет, то что это? И в чем разница между ковариационной матрицей и асимптотической ковариационной матрицей в этом случае? Заранее спасибо!

10 covariance  asymptotics 

Это всего лишь пример, с которым я сталкивался несколько раз, поэтому у меня нет примеров данных. Запуск модели линейной регрессии в R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1является непрерывной переменной x2является категориальным и имеет три значения, например, «Низкий», «Средний» и «Высокий». Однако вывод, заданный R, будет выглядеть примерно …

10 r  regression  categorical-data  regression-coefficients  categorical-encoding  machine-learning  random-forest  anova  spss  r  self-study  bootstrap  monte-carlo  r  multiple-regression  partitioning  neural-networks  normalization  machine-learning  svm  kernel-trick  self-study  survival  cox-model  repeated-measures  survey  likert  correlation  variance  sampling  meta-analysis  anova  independence  sample  assumptions  bayesian  covariance  r  regression  time-series  mathematical-statistics  graphical-model  machine-learning  linear-model  kernel-trick  linear-algebra  self-study  moments  function  correlation  spss  probability  confidence-interval  sampling  mean  population  r  generalized-linear-model  prediction  offset  data-visualization  clustering  sas  cart  binning  sas  logistic  causality  regression  self-study  standard-error  r  distributions  r  regression  time-series  multiple-regression  python  chi-squared  independence  sample  clustering  data-mining  rapidminer  probability  stochastic-processes  clustering  binary-data  dimensionality-reduction  svd  correspondence-analysis  data-visualization  excel  c#  hypothesis-testing  econometrics  survey  rating  composite  regression  least-squares  mcmc  markov-process  kullback-leibler  convergence  predictive-models  r  regression  anova  confidence-interval  survival  cox-model  hazard  normal-distribution  autoregressive  mixed-model  r  mixed-model  sas  hypothesis-testing  mediation  interaction 

У меня есть матрица , где - количество генов, а - количество пациентов. Любой, кто работал с такими данными, знает, что всегда больше, чем . Используя выбор функции, я получил к более разумному числу, однако все еще больше, чем .p n p n p p nn×pn×pn\times ppppnnnpppnnnppppppnnn Я хотел бы …

10 correlation  pca  genetics  covariance  distance-functions 

Фон У меня есть данные полевого исследования, в котором есть четыре уровня обработки и шесть повторностей в каждом из двух блоков. (4x6x2 = 48 наблюдений) Блоки находятся примерно в 1 миле друг от друга, а внутри блоков есть сетка из 42, 2 х 4 м участков и дорожка шириной 1 …

10 r  spatial  linear-model  covariance 

Примеры: у меня есть предложение в должностной инструкции: «Старший инженер Java в Великобритании». Я хочу использовать модель глубокого обучения, чтобы предсказать ее как 2 категории: English и IT jobs. Если я использую традиционную классификационную модель, она может предсказать только 1 метку с softmaxфункцией на последнем слое. Таким образом, я могу …

9 machine-learning  deep-learning  natural-language  tensorflow  sampling  distance  non-independent  application  regression  machine-learning  logistic  mixed-model  control-group  crossover  r  multivariate-analysis  ecology  procrustes-analysis  vegan  regression  hypothesis-testing  interpretation  chi-squared  bootstrap  r  bioinformatics  bayesian  exponential  beta-distribution  bernoulli-distribution  conjugate-prior  distributions  bayesian  prior  beta-distribution  covariance  naive-bayes  smoothing  laplace-smoothing  distributions  data-visualization  regression  probit  penalized  estimation  unbiased-estimator  fisher-information  unbalanced-classes  bayesian  model-selection  aic  multiple-regression  cross-validation  regression-coefficients  nonlinear-regression  standardization  naive-bayes  trend  machine-learning  clustering  unsupervised-learning  wilcoxon-mann-whitney  z-score  econometrics  generalized-moments  method-of-moments  machine-learning  conv-neural-network  image-processing  ocr  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  r  logistic  scoring-rules  probability  self-study  pdf  cdf  classification  svm  resampling  forecasting  rms  volatility-forecasting  diebold-mariano  neural-networks  prediction-interval  uncertainty 

Предположим, у меня есть одна выборка частот из 4 возможных событий: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 и у меня есть ожидаемые вероятности того, что мои события произойдут: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 С суммой наблюдаемых частот …

9 r  statistical-significance  chi-squared  multivariate-analysis  exponential  joint-distribution  statistical-significance  self-study  standard-deviation  probability  normal-distribution  spss  interpretation  assumptions  cox-model  reporting  cox-model  statistical-significance  reliability  method-comparison  classification  boosting  ensemble  adaboost  confidence-interval  cross-validation  prediction  prediction-interval  regression  machine-learning  svm  regularization  regression  sampling  survey  probit  matlab  feature-selection  information-theory  mutual-information  time-series  forecasting  simulation  classification  boosting  ensemble  adaboost  normal-distribution  multivariate-analysis  covariance  gini  clustering  text-mining  distance-functions  information-retrieval  similarities  regression  logistic  stata  group-differences  r  anova  confidence-interval  repeated-measures  r  logistic  lme4-nlme  inference  fiducial  kalman-filter  classification  discriminant-analysis  linear-algebra  computing  statistical-significance  time-series  panel-data  missing-data  uncertainty  probability  multivariate-analysis  r  classification  spss  k-means  discriminant-analysis  poisson-distribution  average  r  random-forest  importance  probability  conditional-probability  distributions  standard-deviation  time-series  machine-learning  online  forecasting  r  pca  dataset  data-visualization  bayes  distributions  mathematical-statistics  degrees-of-freedom 

Мое понимание того, как работает ковариация, заключается в том, что коррелированные данные должны иметь несколько высокую ковариацию. Я сталкивался с ситуацией, когда мои данные выглядят коррелированными (как показано на диаграмме рассеяния), но ковариация близка к нулю. Как ковариация данных может быть нулевой, если они коррелированы? import numpy as np x1 …

8 python  descriptive-statistics  covariance