Sebuah matriks covariances antara semua pasangan variabel acak. Ini juga disebut matriks varians-kovarians atau hanya matriks kovarians. k × k k×k k k
Untuk matriks data diberikan (dengan variabel dalam kolom dan titik data dalam baris), sepertinya A T A memainkan peran penting dalam statistik. Sebagai contoh, ini adalah bagian penting dari solusi analitik kuadrat terkecil biasa. Atau, untuk PCA, vektor eigennya adalah komponen utama...
Saya mulai mencoba-coba penggunaan glmnetdengan LASSO Regression di mana hasil yang saya minati menjadi dikotomis. Saya telah membuat bingkai data mock kecil di bawah ini: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, 0.45, 0.99, 0.84,...
Saya bertanya-tanya apakah ada yang bisa mengarahkan saya ke beberapa referensi yang membahas interpretasi unsur-unsur matriks kovarian terbalik, juga dikenal sebagai matriks konsentrasi atau matriks presisi. Saya memiliki akses ke Dependensi Multivarian Cox dan Wermuth , tetapi yang saya cari...
Saya kira jawabannya harus ya, tetapi saya masih merasa ada sesuatu yang tidak benar. Seharusnya ada beberapa hasil umum dalam literatur, ada yang bisa membantu
Saya telah meneliti makna properti semi-pasti positif dari korelasi atau matriks kovarians. Saya mencari informasi tentang Definisi semi-definiteness positif; Sifatnya yang penting, implikasi praktis; Konsekuensi dari memiliki determinan negatif, berdampak pada analisis multivariat atau hasil...
Saya mendengar bahwa korelasi parsial antara variabel acak dapat ditemukan dengan membalikkan matriks kovarians dan mengambil sel yang sesuai dari matriks presisi yang dihasilkan (fakta ini disebutkan dalam http://en.wikipedia.org/wiki/Partial_correlation , tetapi tanpa bukti) . Mengapa...
Katakanlah saya memiliki distribusi Gaussian multivariat dimensional. Dan saya mengambil pengamatan (masing-masing satu -vector) dari distribusi ini dan menghitung sampel kovarians matriks . Dalam hal ini kertas , negara penulis bahwa matriks kovarians sampel dihitung dengan adalah...
Apakah ada ukuran kesamaan atau jarak antara dua matriks kovarians simetris (keduanya memiliki dimensi yang sama)? Saya berpikir di sini analog dengan KL divergensi dari dua distribusi probabilitas atau jarak Euclidean antara vektor kecuali diterapkan pada matriks. Saya membayangkan akan ada...
Saya ingin menghasilkan korelasi matriks acak dari ukuran sehingga ada beberapa korelasi cukup kuat hadir: n × nCC\mathbf Cn×nn×nn \times n matriks simetris nyata persegi ukuran , dengan mis ;n = 100n×nn×nn \times nn=100n=100n=100 positif-pasti, yaitu dengan semua nilai eigen nyata dan...
Untuk regresi linier sederhana, koefisien regresi dapat dihitung langsung dari matriks varians-kovarians , oleh mana adalah indeks variabel dependen, dan adalah indeks variabel penjelas.CCCCd,eCe,eCd,eCe,e C_{d, e}\over C_{e,e} dddeee Jika seseorang hanya memiliki matriks kovarians, apakah...
Diberikan matriks kovarians , bagaimana cara menghasilkan data sedemikian rupa sehingga memiliki sampel matriks kovarians \ hat {\ boldsymbol \ Sigma} = \ boldsymbol \ Sigma_s ?Σ = Σ sΣsΣs\boldsymbol \Sigma_sΣ^=ΣsΣ^=Σs\hat{\boldsymbol \Sigma} = \boldsymbol \Sigma_s Lebih umum: kita sering...
Analisis kimia terhadap sampel lingkungan sering disensor di bawah ini pada batas pelaporan atau berbagai batas deteksi / kuantisasi. Yang terakhir dapat bervariasi, biasanya sebanding dengan nilai-nilai variabel lain. Sebagai contoh, sampel dengan konsentrasi tinggi dari satu senyawa mungkin perlu...
Misalnya, dalam R, MASS::mvrnorm()fungsi ini berguna untuk menghasilkan data untuk menunjukkan berbagai hal dalam statistik. Dibutuhkan Sigmaargumen wajib yang merupakan matriks simetris yang menentukan matriks kovarians dari variabel. Bagaimana saya membuat simetris n×nn×nn\times n matriks dengan...
Saya tahu definisi matriks positif simetris positif (SPD), tetapi ingin lebih memahami. Mengapa mereka begitu penting, secara intuitif? Inilah yang saya tahu. Apa lagi? Untuk data yang diberikan, matriks Co-variance adalah SPD. Matriks co-variance adalah metrik penting, lihat posting yang luar...
Pada dasarnya apa yang saya pikirkan adalah bagaimana struktur kovarian yang berbeda ditegakkan, dan bagaimana nilai-nilai di dalam matriks ini dihitung. Fungsi seperti lme () memungkinkan kami untuk memilih struktur mana yang kami inginkan, tetapi saya ingin tahu bagaimana
Saya tahu bahwa salah satu keuntungan dari model campuran adalah bahwa mereka memungkinkan untuk menentukan matriks varians-kovarians untuk data (simetri gabungan, autoregresif, tidak terstruktur, dll.) Namun, lmerfungsi dalam R tidak memungkinkan spesifikasi mudah dari matriks ini. Adakah yang...
Seperti yang dinyatakan dalam pertanyaan ini , peringkat maksimum matriks kovarians adalah mana adalah ukuran sampel dan jadi jika dimensi matriks kovarians sama dengan ukuran sampel, itu akan tunggal. Saya tidak mengerti mengapa kita mengurangi dari peringkat maksimum dari matriks kovarians.n 1...
Saya telah melakukan analisis komponen utama dari enam variabel AAA , BBB , CCC , DDD , EEE dan . Jika saya mengerti dengan benar, PC1 yang tidak diputar memberitahu saya apa kombinasi linear dari variabel-variabel ini menggambarkan / menjelaskan varians paling banyak dalam data dan PC2 memberi...
PCA yang kuat (seperti yang dikembangkan oleh Candes et al 2009 atau lebih baik dari Netrepalli et al 2014 ) adalah metode yang populer untuk deteksi outlier multivarian , tetapi jarak Mahalanobis juga dapat digunakan untuk deteksi outlier dengan memberikan estimasi yang kuat dan teratur dari...
Jika data 1d, varians menunjukkan sejauh mana titik data berbeda satu sama lain. Jika datanya multidimensi, kita akan mendapatkan matriks kovarians. Apakah ada ukuran yang memberikan satu angka bagaimana titik data berbeda satu sama lain secara umum untuk data multi-dimensi? Saya merasa bahwa...