covariance-matrix पर टैग किए गए जवाब

किसी दिए गए डेटा मैट्रिक्स (स्तंभों में चर और डेटा बिंदुओं के साथ पंक्तियों में) के लिए, ऐसा लगता है कि ए ^ टीए आंकड़ों में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। उदाहरण के लिए, यह कम से कम वर्गों के विश्लेषणात्मक समाधान का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है। या, पीसीए के …

107 matrix  covariance-matrix  correlation-matrix 

मैं LASSO रिग्रेशन के glmnetसाथ उपयोग करने से वंचित होना शुरू कर रहा हूं, जहां मेरी रुचि के परिणाम द्विगुणित हैं । मैंने नीचे एक छोटा सा नकली डाटा फ्रेम बनाया है: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, …

77 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 

मैं सोच रहा था कि क्या कोई मुझे कुछ संदर्भों की ओर संकेत कर सकता है, जो उलटा सहसंयोजक मैट्रिक्स के तत्वों की व्याख्या पर चर्चा करते हैं, जिसे एकाग्रता मैट्रिक्स या सटीक मैट्रिक्स के रूप में भी जाना जाता है। मुझे कॉक्स और वर्मथ की मल्टीवीरेट डिपेंडेंसी तक पहुंच …

64 interpretation  covariance-matrix 

मुझे लगता है कि उत्तर हां होना चाहिए, लेकिन मुझे अभी भी लगता है कि कुछ सही नहीं है। साहित्य में कुछ सामान्य परिणाम होने चाहिए, क्या कोई मेरी मदद कर सकता है?

48 covariance  matrix  covariance-matrix  linear-algebra 

मैं सहसंबंध या सहसंयोजक मैट्रिक्स के सकारात्मक अर्ध-निश्चित संपत्ति के अर्थ पर शोध कर रहा हूं। मैं किसी भी जानकारी के लिए देख रहा हूँ सकारात्मक अर्ध-परिभाषा की परिभाषा; इसके महत्वपूर्ण गुण, व्यावहारिक निहितार्थ; नकारात्मक निर्धारक होने का परिणाम, बहुभिन्नरूपी विश्लेषण या सिमुलेशन परिणाम आदि पर प्रभाव।

34 covariance-matrix  eigenvalues  determinant  correlation-matrix 

मैंने सुना है कि यादृच्छिक चर के बीच आंशिक सहसंबंध सहसंयोजक मैट्रिक्स को निष्क्रिय करके और इस तरह के परिणामस्वरूप सटीक मैट्रिक्स से उपयुक्त कोशिकाओं को लेने से मिल सकता है (यह तथ्य http://en.wikipedia.org/wiki/Partial_correlation में वर्णित है , लेकिन बिना किसी प्रमाण के) । यह एक केस क्यों है?

32 covariance  covariance-matrix  linear-algebra  partial-correlation  matrix-inverse 

चलो कहते हैं कि मैं एक है आयामी मल्टीवेरिएट गाऊसी वितरण। और मैं इस वितरण से अवलोकन (उनमें से प्रत्येक एक ट्रैक्टर) लेता हूं और नमूना सहसंयोजक मैट्रिक्स गणना करता हूं । इस पत्र में , लेखक बताते हैं कि साथ गणना की गई नमूना सहसंयोजक मैट्रिक्स विलक्षण है।एन पी …

30 covariance-matrix  linear-algebra 

क्या दो सममित कोवरियस मैट्रिस (दोनों समान आयाम वाले) के बीच समानता या दूरी के कोई उपाय हैं? मैं केएल के विचलन के लिए एनालॉग्स के बारे में सोच रहा हूँ दो संभावना वितरण या वैक्टर के बीच यूक्लिडियन दूरी को छोड़कर मैट्रिस पर लागू होता है। मुझे लगता है …

28 distributions  hypothesis-testing  covariance-matrix  kullback-leibler  information-theory 

मैं एक यादृच्छिक सहसंबंध मैट्रिक्स उत्पन्न करना चाहेंगे की आकार में इस तरह के कुछ मामूली मजबूत सहसंबंध वर्तमान देखते हैं कि: एन × एनCC\mathbf Cn×nn×nn \times n वर्ग वास्तविक सममित मैट्रिक्स आकार, उदाहरण के लिए ;n = 100n×nn×nn \times nn=100n=100n=100 सकारात्मक-निश्चित, अर्थात सभी वास्तविकताओं के साथ वास्तविक और सकारात्मक; …

25 random-generation  covariance-matrix  correlation-matrix 

सरल रैखिक प्रतिगमन के लिए, प्रतिगमन गुणांक मैट्रिक्स से सीधे गणना योग्य , जहां आश्रित चर का सूचकांक है, और व्याख्यात्मक चर का सूचकांक है।CCC डीईCd,eCe,eCd,eCe,e C_{d, e}\over C_{e,e} dddeee यदि किसी के पास केवल सहसंयोजक मैट्रिक्स है, तो क्या कई व्याख्यात्मक चर वाले मॉडल के लिए गुणांक की गणना …

23 regression  regression-coefficients  covariance-matrix 

एक सहसंयोजक मैट्रिक्स को देखते हुए ΣरोंΣs\boldsymbol \Sigma_s, कैसे डेटा उत्पन्न करने के लिए कि इसमें नमूना covariance मैट्रिक्स Σ^= ΣरोंΣ^=Σs\hat{\boldsymbol \Sigma} = \boldsymbol \Sigma_s ? आम तौर पर: हम अक्सर घनत्व x (x \ vert \ boldsymbol \ theta) से डेटा उत्पन्न करने में रुचि रखते हैं च( x …

22 correlation  sampling  random-generation  covariance-matrix 

पर्यावरण के नमूनों का रासायनिक विश्लेषण अक्सर रिपोर्टिंग सीमाओं या विभिन्न पहचान / मात्रात्मक सीमाओं पर नीचे सेंसर किया जाता है। उत्तरार्द्ध अलग-अलग हो सकता है, आमतौर पर अन्य चर के मूल्यों के अनुपात में। उदाहरण के लिए, एक यौगिक की उच्च सांद्रता वाले एक नमूने को विश्लेषण के लिए …

22 correlation  estimation  censoring  covariance-matrix  unbiased-estimator 

उदाहरण के लिए, फ़ंक्शन R, MASS::mvrnorm()आंकड़ों में विभिन्न चीजों को प्रदर्शित करने के लिए डेटा उत्पन्न करने के लिए उपयोगी है। यह एक अनिवार्य Sigmaतर्क लेता है जो एक सममित मैट्रिक्स है जो चर के सहसंयोजक मैट्रिक्स को निर्दिष्ट करता है। मैं मनमानी प्रविष्टियों के साथ एक सममित n×nn×nn\times n …

21 r  random-generation  covariance-matrix 

मैं सममित सकारात्मक निश्चित (एसपीडी) मैट्रिक्स की परिभाषा जानता हूं, लेकिन अधिक समझना चाहता हूं। वे इतने महत्वपूर्ण क्यों हैं, सहज ज्ञान युक्त? यहाँ मुझे क्या पता है और क्या? किसी दिए गए डेटा के लिए, सह-विचरण मैट्रिक्स SPD है। सह-विचरण मैट्रिक्स एक महत्वपूर्ण मीट्रिक है, सहज व्याख्या के लिए …

20 mathematical-statistics  optimization  covariance-matrix  intuition  linear-algebra 

मूल रूप से जो मैं सोच रहा हूं कि विभिन्न सहसंयोजक संरचनाएं कैसे लागू की जाती हैं, और इन मैट्रिस के अंदर के मूल्यों की गणना कैसे की जाती है। Lme () जैसे फ़ंक्शंस हमें चुनने की अनुमति देते हैं कि हम किस संरचना को पसंद करेंगे, लेकिन मुझे यह …

19 mixed-model  random-effects-model  covariance  covariance-matrix