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
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...
Sambil belajar menghitung kovarian dan matriks korelasi dan inversinya dalam VB dan T-SQL beberapa tahun yang lalu, saya belajar bahwa berbagai entri memiliki sifat menarik yang dapat membuatnya berguna dalam skenario penambangan data yang tepat. Salah satu contoh yang jelas adalah adanya varian...
Kejadian yang tidak biasa ketika berhadapan dengan model campuran maksimal yang kompleks (memperkirakan semua efek acak yang mungkin untuk data dan model yang diberikan) adalah sempurna (+1 atau -1) atau korelasi yang hampir sempurna di antara beberapa efek acak. Untuk tujuan diskusi, mari kita...
Bayangkan Anda memiliki poligon yang didefinisikan oleh seperangkat koordinat (x1,y1)...(xn,yn)(x1,y1)...(xn,yn)(x_1,y_1)...(x_n,y_n) dan pusat massanya adalah pada (0,0)(0,0)(0,0) . Anda dapat memperlakukan poligon sebagai distribusi seragam dengan batas poligon. Saya mencari metode yang akan...
Motivasi : Saya sedang menulis estimator keadaan di MATLAB (filter Kalman tanpa pewangi), yang menyerukan pembaruan akar kuadrat (segitiga-atas) dari matriks kovarians pada setiap iterasi (yaitu, untuk matriks kovarian , memang benar bahwa ). Agar saya dapat melakukan perhitungan yang diperlukan,...
Saya sedikit bingung tentang formula untuk menghitung kovarian dalam proses Gaussian (penambahan varian selalu membingungkan saya karena tidak selalu dilambangkan secara eksplisit). Asal mula kebingungan adalah bahwa formula yang diberikan dalam Pengenalan Pola dan Pembelajaran Mesin oleh Bishop...
Bagaimana kondisi sparsity pada matriks kovarians terbalik mempengaruhi matriks kovarians
Katakanlah saya punya vektor acak Y∼N(Xβ,Σ)Y∼N(Xβ,Σ)Y\sim N(X\beta,\Sigma) dan Σ≠σ2IΣ≠σ2I\Sigma\neq\sigma^2 I. Yaitu, elemen dariYYY (diberikan XβXβX\beta) berkorelasi. Penaksir alami dari ββ\beta adalah (X′Σ−1X)−1X′Σ−1Y(X′Σ−1X)−1X′Σ−1Y(X'\Sigma^{-1}X)^{-1}X'\Sigma^{-1}Y, dan...
Seharusnya XXX adalah k × 1k×1k\times 1vektor variabel acak. Maka tolong verifikasi ituEX′( EXX′)- 1EX≤ 1EX′(EXX′)−1EX≤1EX^{\prime}(EXX^{\prime})^{-1}EX\leq 1. Kapan K= 1K=1K=1 ini adalah hasil yang terkenal itu ( EX)2≤ EX2(EX)2≤EX2(EX)^{2}\leq EX^{2}. Tetapi bagaimana saya harus mengklaim ini...
Jadi ada Standar Deviasi, Varian, dan Kovarian, tetapi apakah ada standar deviasi? Jika tidak, mengapa tidak? Apakah ada alasan matematika yang mendasar atau itu hanya konvensi? Jika demikian mengapa tidak digunakan lebih banyak, atau setidaknya sangat sulit ditemukan menggunakan pencarian...
Saya mencoba mencari perkiraan MAP untuk model berdasarkan gradient descent. Sebelumnya saya adalah multivariat Gaussian dengan matriks kovarian yang dikenal. Pada tingkat konseptual, saya pikir saya tahu bagaimana melakukan ini, tetapi saya berharap bantuan dengan detailnya. Secara khusus, jika...
Saya mencoba menguraikan serangkaian waktu nnn pengamatan vcvc\bf{\mathrm{v_c}} ke dalam n×nn×nn \times n struktur varians-kovarians ∑∑\sum dan seri acak vv\bf{\mathrm{v}}. Jadi, saya bisa menurunkan matriks varians-kovarians ∑∑\sum dari fungsi autokorelasi vcvc\bf{\mathrm{v_c}}. Ini akan menjadi...
Dengan matriks data katakanlah pengamatan 1000000 100 fitur, apakah ada cara cepat untuk membangun perkiraan tridiagonal ? Maka kita dapat faktor , semua 0 kecuali dan , dan melakukan hubungan dekorasi cepat (memutihkan) dengan memecahkan . (Dengan "cepat" Maksudku