covariance-matrix पर टैग किए गए जवाब

व्यवहार में सांख्यिकीय विश्लेषण पैकेजों द्वारा गणना की गई var / cov त्रुटि मैट्रिक्स कैसे है? यह विचार मेरे लिए सिद्धांत रूप में स्पष्ट है। लेकिन व्यवहार में नहीं। मेरा मतलब है, अगर मेरे पास रैंडम वैरिएबल , तो मैं समझता हूं कि मैट्रिक्स विचलन-से-मतलब वैक्टर के बाहरी उत्पाद दिया …

12 variance  error  covariance-matrix  beta-regression 

मैं कुछ क्लस्टरिंग तकनीकों पर काम कर रहा हूं, जहां डी-डायमेंशन वैक्टर के दिए गए क्लस्टर के लिए मैं एक बहुभिन्नरूपी सामान्य वितरण का अनुमान लगाता हूं और नमूना d- आयामी माध्य वेक्टर और नमूना सहसंयोजक मैट्रिक्स की गणना करता हूं। फिर जब एक नया, अनदेखी, घ आयामी वेक्टर इस …

12 clustering  multivariate-analysis  covariance  covariance-matrix  matrix-inverse 

मेरे अध्ययन की पृष्ठभूमि : गिब्स के नमूने में जहां हम (रुचियों का चर) और से और क्रमशः नमूना लेते हैं, जहां और , -dimensional यादृच्छिक वैक्टर हैं। हम जानते हैं कि प्रक्रिया आमतौर पर दो चरणों में विभाजित होती है:XXXYYYP(X|Y)P(X|Y)P(X|Y)P(Y|X)P(Y|X)P(Y|X)XXXYYYkkk बर्न-इन पीरियड, जहां हम सभी नमूनों को छोड़ देते …

11 hypothesis-testing  covariance  covariance-matrix  gibbs 

मेरे पास एक डेटा सेट है जिसमें 717 अवलोकन (पंक्तियाँ) हैं जो 33 चर (कॉलम) द्वारा वर्णित हैं। डेटा को सभी चर को z- स्कोर करके मानकीकृत किया गया है। कोई दो चर रैखिक रूप से निर्भर ( ) नहीं हैं। मैंने बहुत कम विचरण ( 0.1 से कम ) …

11 matlab  factor-analysis  covariance  covariance-matrix 

दो यादृच्छिक चर के बीच सहसंयोजी एक माप को परिभाषित करता है कि वे एक दूसरे से रैखिक रूप से कितने निकट से संबंधित हैं। लेकिन क्या होगा अगर संयुक्त वितरण परिपत्र है? निश्चित रूप से वितरण में संरचना है। इस संरचना को कैसे निकाला जाता है?

11 covariance-matrix 

मैं यहाँ पियरसन सहसंबंधों के बारे में बात कर रहा हूँ। मैंने अक्सर यह कहा है कि सभी सहसंबंध परिपक्व सकारात्मक सकारात्मक होना चाहिए। मेरी समझ यह है कि सकारात्मक निश्चित मैट्रिक्स में eigenvalues होना चाहिए , जबकि सकारात्मक semidefinite matrices में eigenvalues होना चाहिए । इससे मुझे लगता है …

11 covariance-matrix  eigenvalues  correlation-matrix 

मेरे पास एक डेटासेट है जिसमें 10 चर हैं। मैं इन 10 चर द्वारा एक प्रतिक्रिया प्रतिक्रिया चर की भविष्यवाणी करने के लिए आंशिक रूप से कम से कम वर्ग (PLS) भागा, 10 PLS घटक निकाले, और फिर प्रत्येक घटक के विचरण की गणना की। मूल डेटा पर मैंने सभी …

10 regression  pca  covariance-matrix  partial-least-squares 

बहुत सी सांख्यिकी पाठ्यपुस्तक एक सहज मैट्रिक्स के आइजनवेक्टर क्या हैं, का एक सहज चित्रण प्रदान करती हैं: वैक्टर यू और ज़ेड ईजेनवेक्टर (अच्छी तरह से, आइगेनैक्स) बनाते हैं। यह समझ में आता है। लेकिन एक चीज जो मुझे भ्रमित करती है, वह यह है कि हम ईजनवेक्टरों को सहसंबंध …

10 correlation  pca  covariance-matrix  eigenvalues 

पाठ्यपुस्तक में मैं पढ़ रहा हूं कि वे दो कोविरियस मैट्रिसेस की तुलना करने के लिए सकारात्मक निश्चितता (अर्ध-सकारात्मक निश्चितता) का उपयोग करते हैं। यह विचार कि यदि pd है तो से छोटा है । लेकिन मैं इस रिश्ते का अंतर्ज्ञान पाने के लिए संघर्ष कर रहा हूं?ए - बीA−BA-BबीBBएAA …

10 covariance-matrix  matrix  intuition  linear-algebra  geometry 

मेरे पास फॉर्म का GLMM है: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) जब मैं उपयोग करता हूं drop1(model, test="Chi"), तो मुझे Anova(model, type="III")कार के पैकेज से उपयोग करने की तुलना में अलग-अलग परिणाम मिलते हैं या summary(model)। ये उत्तरार्द्ध दो ही जवाब …

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क्या कोई मुझे सरल शब्दों में समझा सकता है कि एक आइसोट्रोपिक कोवरियनस मैट्रिक्स क्या है? मुझे ऑनलाइन कुछ भी नहीं मिल रहा है।

10 terminology  covariance-matrix  definition 

में यादृच्छिक प्रभाव के लिए डिफ़ॉल्ट विचरण-सहप्रसरण संरचना क्या है glmerया lmerमें lme4पैकेज? कोड में यादृच्छिक-प्रभावों के लिए कोई अन्य विचरण-सहसंयोजक संरचना कैसे निर्दिष्ट करता है? मुझे इस बारे में कोई जानकारी lme4दस्तावेज में नहीं मिली ।

10 mixed-model  lme4-nlme  covariance-matrix 

कल्पना कीजिए कि आपके पास एक बहुभुज है जिसे निर्देशांक के एक सेट द्वारा परिभाषित किया गया है (x1,y1)...(xn,yn)(x1,y1)...(xn,yn)(x_1,y_1)...(x_n,y_n) और इसका द्रव्यमान केंद्र में है (0,0)(0,0)(0,0)। आप बहुभुज को बहुभुज सीमा के साथ एक समान वितरण के रूप में मान सकते हैं । मैं एक ऐसी विधि के बाद हूं …

9 pca  covariance-matrix  polygon 

जटिल अधिकतम मिश्रित मॉडल (दिए गए डेटा और मॉडल के लिए सभी संभव यादृच्छिक प्रभावों का आकलन) के साथ व्यवहार करते समय इतनी असामान्य घटना नहीं होती है जो कुछ यादृच्छिक प्रभावों के बीच एकदम सही (+1 या -1) या लगभग सही सहसंबंध है। चर्चा के उद्देश्य के लिए, आइए …

9 r  correlation  mixed-model  lme4-nlme  covariance-matrix