Apakah rata-rata dari beberapa matriks pasti-positif pasti-positif atau semi-pasti positif? Rata-rata adalah rata-rata
Apakah rata-rata dari beberapa matriks pasti-positif pasti-positif atau semi-pasti positif? Rata-rata adalah rata-rata
Saya tidak terlalu hebat dalam statistik, jadi minta maaf jika ini adalah pertanyaan sederhana. Saya menyesuaikan kurva dengan beberapa data, dan kadang-kadang data saya paling cocok dengan eksponensial negatif dalam bentuk , dan kadang-kadang cocok lebih dekat dengan . Namun, kadang-kadang...
Saya memperkirakan sampel matriks kovarian CCC sampel dan mendapatkan matriks simetris. Dengan CCC , saya ingin membuat nnn -variate rn didistribusikan normal, tetapi karena itu saya membutuhkan Cholesky dekomposisi . Apa yang harus saya lakukan jika tidak pasti
Misalkan saya memiliki beberapa beberapa variabel respon yang diukur dari th saudara di keluarga th. Selain itu, beberapa data perilaku dikumpulkan secara bersamaan dari masing-masing subjek. Saya mencoba menganalisis situasi dengan model efek campuran linier
Diagnostik Gelman dan Rubin digunakan untuk memeriksa konvergensi beberapa rantai mcmc yang berjalan secara paralel. Ini membandingkan varians dalam-rantai dengan varians antara-rantai, eksposisi di bawah ini: Langkah-langkah (untuk setiap parameter): Jalankan m ≥ 2 rantai panjang 2n dari nilai...
Tugas saya adalah menguji apakah ada perubahan dalam matriks kovarians dari 6 variabel. Nilai 6 variabel diukur dua kali dari mata pelajaran yang sama (3 tahun antara pengukuran). Bagaimana saya bisa melakukan itu? Saya telah melakukan sebagian besar pekerjaan saya menggunakan
Saat mencoba Gaussian Mixture Models di sini , saya menemukan 4 jenis kovarian ini. '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...
Asumsikan kita memiliki model linier Model1dan vcov(Model1)memberikan matriks berikut: (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...
Misalkan saya memiliki kovarians matriks dan Y . Manakah dari opsi ini yang kemudian juga merupakan matriks kovarian?XXXYYY X+ YX+YX+Y X2X2X^2 XYXYXY Saya memiliki sedikit kesulitan memahami apa yang sebenarnya dibutuhkan untuk sesuatu menjadi matriks kovarians. Saya kira itu dimaksudkan...
Bagaimana matriks kesalahan var / cov dihitung dengan paket analisis statistik dalam praktik? Ide ini jelas bagi saya dalam teori. Tetapi tidak dalam praktik. Maksud saya, jika saya memiliki vektor variabel acak X =( X1, X2, ... , Xn)⊤X=(X1,X2,...,Xn)⊤\textbf{X}=(X_{1}, X_{2}, \ldots, X_{n})^\top...
Latar belakang dan masalah Saya menggunakan Proses Gaussian (GP) untuk regresi dan optimasi Bayesian berikutnya (BO). Untuk regresi saya menggunakan paket gpml untuk MATLAB dengan beberapa modifikasi custom-made, tetapi masalahnya umum. Adalah fakta yang diketahui bahwa ketika dua input pelatihan...
Saya sedang mengerjakan beberapa teknik pengelompokan, di mana untuk kluster vektor d-dimensi yang diberikan, saya mengasumsikan distribusi normal multivariat dan menghitung sampel vektor rata-rata d-dimensi dan matriks kovarian sampel. Kemudian ketika mencoba untuk memutuskan apakah baru, tak...
Kovarian antara dua variabel acak mendefinisikan ukuran seberapa dekat mereka terkait secara linear satu sama lain. Tetapi bagaimana jika distribusi bersama itu berbentuk sirkuler? Tentunya ada struktur dalam distribusi. Bagaimana struktur ini
Saya memiliki satu set data yang terdiri dari 717 pengamatan (baris) yang dijelaskan oleh 33 variabel (kolom). Data terstandarisasi dengan z-scoring semua variabel. Tidak ada dua variabel yang bergantung linear ( ). Saya juga menghapus semua variabel dengan varians sangat rendah (kurang dari )....
Saya berbicara di sini tentang matriks korelasi Pearson. Saya sering mendengarnya mengatakan bahwa semua matriks korelasi harus semidefinit positif. Pemahaman saya adalah bahwa matriks pasti positif harus memiliki nilai eigen , sedangkan matriks semidefinit positif harus memiliki nilai eigen . Ini...
Latar belakang penelitian saya : Dalam sampling Gibbs di mana kami sampel (variabel minat) dan dari dan masing-masing, di mana dan adalah vektor acak -dimensi. Kita tahu bahwa proses ini biasanya dibagi menjadi dua tahap:XXXYYYP(X|Y)P(X|Y)P(X|Y)P(Y|X)P(Y|X)P(Y|X)XXXYYYkkk Periode Bakar, di mana...
Bagaimana struktur varians-kovarians default untuk efek acak dalam glmeratau lmerdalam lme4paket? Bagaimana cara menentukan struktur varians-kovarians lain untuk efek-acak dalam kode? Saya tidak dapat menemukan informasi mengenai ini di
Banyak buku teks statistik memberikan ilustrasi intuitif tentang apa vektor eigen dari matriks kovarians: Vektor u dan z membentuk vektor eigen (well, eigenaxes). Ini masuk akal. Tetapi satu hal yang membingungkan saya adalah bahwa kita mengekstrak vektor eigen dari matriks korelasi , bukan data...
Dalam buku teks yang saya baca mereka menggunakan ketajaman positif (semi-positive definiteness) untuk membandingkan dua matriks kovarian. Gagasan bahwa jika A−BA−BA-B adalah pd maka lebih kecil dari . Tapi aku berjuang untuk mendapatkan intuisi dari hubungan ini?BBBAAA Ada utas serupa di...
Saya memiliki GLMM formulir: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Ketika saya menggunakan drop1(model, test="Chi"), saya mendapatkan hasil yang berbeda daripada jika saya menggunakan Anova(model, type="III")dari paket mobil atau...