covariance-matrix पर टैग किए गए जवाब

मुझे पता है कि मिश्रित मॉडल के फायदों में से एक यह है कि वे डेटा के लिए विचरण-कोवरियन मैट्रिक्स को निर्दिष्ट करने की अनुमति देते हैं (यौगिक समरूपता, ऑटोरेर्गिव, असंरचित, आदि) हालांकि, lmerआर में फ़ंक्शन इस मैट्रिक्स के आसान विनिर्देश के लिए अनुमति नहीं देता है। क्या किसी को …

18 r  mixed-model  lme4-nlme  covariance-matrix 

मैंने छह चर AAA , BBB , CCC , DDD , EEE और एक प्रमुख घटक विश्लेषण किया है FFF। अगर मैं सही ढंग से समझता हूं, तो असम्बद्ध PC1 मुझे बताता है कि इन चरों में से कौन सा रैखिक संयोजन डेटा में सबसे अधिक विचरण का वर्णन करता …

17 variance  pca  r-squared  covariance-matrix 

मजबूत पीसीए (के रूप में द्वारा विकसित Candes एट अल 2009 या बेहतर अभी तक Netrepalli एट अल 2014 ) है मल्टीवेरिएट बाहरी पता लगाने के लिए एक लोकप्रिय तरीका है, लेकिन महालनोबिस दूरी भी एक दिया बाहरी पता लगाने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता सहप्रसरण मैट्रिक्स के मजबूत, …

17 pca  outliers  covariance-matrix  robust  anomaly-detection 

जैसा कि इस प्रश्न में कहा गया है , कोविरेंस मैट्रिक्स की अधिकतम रैंक n−1n−1n-1 जहां nnn नमूना आकार है और इसलिए यदि covariance मैट्रिक्स का आयाम नमूना आकार के बराबर है, तो यह विलक्षण होगा। मुझे समझ नहीं आ रहा है कि हम कोविरेन्स मैट्रिक्स की अधिकतम रैंक n …

17 covariance-matrix  linear-algebra 

यदि डेटा 1d है, तो विचरण यह दर्शाता है कि डेटा बिंदु एक दूसरे से किस हद तक भिन्न हैं। यदि डेटा बहुआयामी है, तो हमें एक सहसंयोजक मैट्रिक्स मिलेगा। क्या कोई उपाय है जो एक ही नंबर देता है कि बहु-आयामी डेटा के लिए सामान्य रूप से डेटा बिंदु …

17 variance  covariance  covariance-matrix 

क्या कई सकारात्मक-निश्चित परिपक्वताओं का औसत आवश्यक रूप से सकारात्मक-निश्चित या सकारात्मक अर्ध-निश्चित है? औसत तत्व-वार औसत है।

15 mathematical-statistics  matrix  covariance-matrix 

मैंने एक नमूने के नमूने सहसंयोजक मैट्रिक्स का अनुमान लगाया और एक सममित मैट्रिक्स प्राप्त किया। साथ सी , मैं बनाना चाहेंगे n -variate सामान्य वितरित आर.एन. लेकिन इसलिए मैं की Cholesky अपघटन की जरूरत है सी । यदि सी सकारात्मक निश्चित नहीं है तो मुझे क्या करना चाहिए ?CCCCCCnnnCCCCCC

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

मैं आँकड़ों के मामले में बहुत महान नहीं हूँ, इसलिए अगर यह एक सरलीकृत प्रश्न है तो माफी माँगता हूँ। मैं कुछ आंकड़ों के रूप में एक नकारात्मक घातीय एक वक्र ढाले रहा हूँ, और कभी कभी मेरे डेटा सबसे अच्छा फिट , और कभी कभी फिट के करीब है …

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

गेलमैन और रुबिन डायग्नोस्टिक का उपयोग समानांतर में चलने वाली कई एमसीएमसी श्रृंखलाओं के अभिसरण की जांच करने के लिए किया जाता है। यह चेन-वेरिएंट के भीतर-चेन वेरिएशन की तुलना करता है, एक्सपोजर नीचे है: चरण (प्रत्येक पैरामीटर के लिए): अतिप्रवाहित प्रारंभिक मानों से लंबाई 2n की m m 2 …

14 mcmc  convergence  covariance-matrix 

मान लीजिए कि मेरे पास कुछ प्रतिक्रिया चर जिसे j th sibling से i th परिवार में मापा गया था । इसके अलावा, प्रत्येक विषय से कुछ व्यवहार डेटा x i j को एक ही समय में एकत्र किया गया था। मैं निम्नलिखित रैखिक मिश्रित-प्रभाव मॉडल के साथ स्थिति का …

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

यहाँ गौसियन मिक्सचर मॉडल्स को आज़माते हुए , मुझे ये 4 प्रकार के सहसंयोजक मिले। '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). …

13 covariance-matrix  gaussian-mixture 

मेरा काम यह परखना है कि 6 वेरिएबल्स के कोविरियस मैट्रिक्स में कोई बदलाव है या नहीं। 6 चर का मान समान विषयों (माप के बीच 3 वर्ष) से ​​दो बार मापा जाता है। मैं उसे कैसे कर सकता हूँ? मैं अपने अधिकांश काम एसएएस का उपयोग करके कर रहा …

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

पृष्ठभूमि और समस्या मैं प्रतिगमन और बाद में बायेसियन अनुकूलन (बीओ) के लिए गॉसियन प्रोसेस (जीपी) का उपयोग कर रहा हूं। प्रतिगमन के लिए मैं कई कस्टम-निर्मित संशोधनों के साथ MATLAB के लिए gpml पैकेज का उपयोग करता हूं , लेकिन समस्या सामान्य है। यह एक सर्वविदित तथ्य है कि …

12 regression  covariance-matrix  gaussian-process  bayesian-optimization 

मान लें कि हमारे पास एक रैखिक मॉडल है Model1और vcov(Model1)निम्नलिखित मैट्रिक्स देता है: (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 इस उदाहरण के लिए, यह मैट्रिक्स वास्तव में क्या प्रदर्शित करता है? …

12 r  interpretation  multicollinearity  assumptions  covariance-matrix 

मान लीजिए कि मेरे पास कोवरियस मैट्रिस और । इन विकल्पों में से कौन सा तब भी सहसंयोजक मैट्रिक्स हैं?XXXYYY X+YX+YX+Y X2X2X^2 XYXYXY मुझे यह समझने में थोड़ी परेशानी होती है कि एक कोविरेस मैट्रिक्स होने के लिए वास्तव में किसी चीज़ की क्या आवश्यकता है। मुझे लगता है कि …

12 covariance  covariance-matrix