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...
Saya memiliki dataset yang terdiri dari 10 variabel. Saya menjalankan partial least square (PLS) untuk memprediksi variabel respon tunggal oleh 10 variabel ini, mengekstraksi 10 komponen PLS, dan kemudian menghitung varians dari masing-masing komponen. Pada data asli saya mengambil jumlah varians...
Dalam lmerfungsi di lme4dalam Rada panggilan untuk membangun model matriks efek acak, , seperti yang dijelaskan di sini , halaman 7 - 9.ZZZ Menghitung mensyaratkan KhatriRao dan / atau produk Kronecker dari dua matriks, dan X_i . J i X iZZZJiJiJ_iXiXiX_i Matriks JiJiJ_i adalah suap: "Matriks...
Bisakah seseorang menjelaskan kepada saya secara sederhana apa itu matriks kovarians isotropik? Saya tidak dapat menemukan apa pun secara
Dalam kursus pembelajaran mesin Andrew Ng, ia menggunakan rumus ini: ∇Atr(ABATC)=CAB+CTABT∇Atr(ABATC)=CAB+CTABT\nabla_A tr(ABA^TC) = CAB + C^TAB^T dan dia melakukan bukti cepat yang ditunjukkan di bawah
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 perlu membuat daftar variabel acak tunduk pada kendala yang dapat diekspresikan dalam bentuk E x = b di mana E adalah matriks m × n jika x memiliki n entri. Dalam semua kasus yang saya hadapi, n > > m , misalnya n akan menjadi sekitar 14.000 dan m akan 50. Saya tidak yakin metode apa...
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...
Saya ingin tahu apakah ada cara yang mungkin untuk menghitung koefisien Jaccard menggunakan perkalian matriks. Saya menggunakan kode ini jaccard_sim <- function(x) { # initialize similarity matrix m <- matrix(NA, nrow=ncol(x),ncol=ncol(x),dimnames=list(colnames(x),colnames(x))) jaccard...
Saya memiliki 2 matriks korelasi dan (menggunakan koefisien korelasi linear Pearson melalui corrcoef Matlab () ). Saya ingin menghitung berapa banyak "lebih korelasi" berisi dibandingkan dengan . Apakah ada metrik atau tes standar untuk itu?SEBUAHAABBBSEBUAHAABBB Misalnya matriks...
Saya mencoba untuk menghasilkan matriks korelasi p×phal×halp\times p (symmetric psd) dengan struktur sparsity yang ditentukan sebelumnya (ditentukan oleh grafik pada phalp node). Node yang terhubung dalam grafik memiliki korelasi ρ∼U(0,1)ρ∼U(0,1)\rho \sim U(0,1) , sisanya semua adalah 0 dan...
Saya mungkin punya pertanyaan konyol tentang yang, saya harus akui, saya bingung. Bayangkan berulang-ulang menghasilkan matriks orthogonal acak (ortonormal) terdistribusi seragam beberapa ukuran . Terkadang matriks yang dihasilkan memiliki determinan dan terkadang memiliki determinan . (Hanya ada...
Saya memiliki dua rantai Markov yang berbeda, masing-masing dengan satu negara menyerap dan posisi awal yang diketahui. Saya ingin menentukan probabilitas bahwa rantai 1 akan mencapai kondisi menyerap dalam beberapa langkah lebih sedikit daripada rantai 2. Saya pikir saya bisa menghitung...
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...
Membiarkan K=(K11K21K12K22)K=(K11K12K21K22)K=\begin{pmatrix} K_{11} & K_{12}\\ K_{21} & K_{22} \end{pmatrix} menjadi positif semidefinite nyata matriks simetris (PSD) dengan . Lalu, untuk ,K12=KT21K12=K21TK_{12}=K_{21}^T|r|≤1|r|≤1|r| \le
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...
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 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...