Quelle est la structure de variance-covariance par défaut pour les effets aléatoires dans glmerou lmerdans le lme4package? Comment spécifier une autre structure variance-covariance pour les effets aléatoires dans le code? Je n'ai trouvé aucune information à ce sujet dans la
Dans le manuel que je lis, ils utilisent le caractère définitif positif (caractère semi-positif) pour comparer deux matrices de covariance. L'idée étant que si est pd alors est plus petite que . Mais j'ai du mal à avoir l'intuition de cette relation?A−BA−BA-BBBBAAA Il y a un fil similaire ici:...
Tout en apprenant à calculer les matrices de covariance et de corrélation et leurs inverses en VB et T-SQL il y a quelques années, j'ai appris que les différentes entrées ont des propriétés intéressantes qui peuvent les rendre utiles dans les bons scénarios d'exploration de données. Un exemple...
L'occurrence pas si rare lorsqu'il s'agit de modèles mixtes maximaux complexes (estimation de tous les effets aléatoires possibles pour des données et un modèle donnés) est parfaite (+1 ou -1) ou une corrélation presque parfaite entre certains effets aléatoires. Aux fins de la discussion, observons...
Imaginez que vous ayez un polygone défini par un ensemble de coordonnées et son centre de masse est à . Vous pouvez traiter le polygone comme une distribution uniforme avec une limite polygonale. (x1,y1)...(xn,yn)(x1,y1)...(xn,yn)(x_1,y_1)...(x_n,y_n)(0,0)(0,0)(0,0) Je recherche une méthode qui...
Motivation : j'écris un estimateur d'état dans MATLAB (le filtre de Kalman non parfumé), qui appelle à la mise à jour de la racine carrée (triangulaire supérieure) d'une matrice de covariance à chaque itération (c'est-à-dire pour une matrice de covariance , il est vrai que ). Pour que je puisse...
Je suis un peu confus quant à la formule de calcul de la covariance dans le processus gaussien (l'ajout de variance me confond toujours car il n'est pas toujours explicitement indiqué). L'origine de la confusion est que les formules sont données dans Pattern Recognition et Machine Learning par...
Comment la condition de rareté sur une matrice de covariance inverse affecte-t-elle la matrice de covariance
Disons que j'ai un vecteur aléatoireY∼N(Xβ,Σ)Y∼N(Xβ,Σ)Y\sim N(X\beta,\Sigma) etΣ≠σ2IΣ≠σ2I\Sigma\neq\sigma^2 I. Autrement dit, les éléments deYYY (donné XβXβX\beta) sont corrélés. L'estimateur naturel de ββ\beta est (X′Σ−1X)−1X′Σ−1Y(X′Σ−1X)−1X′Σ−1Y(X'\Sigma^{-1}X)^{-1}X'\Sigma^{-1}Y, et...
Supposons que est un vecteur de variables aléatoires. Veuillez ensuite vérifier que .XXXk×1k×1k\times 1EX′(EXX′)−1EX≤1EX′(EXX′)−1EX≤1EX^{\prime}(EXX^{\prime})^{-1}EX\leq 1 Lorsque c'est un résultat bien connu que . Mais comment le revendiquer en général?K=1K=1K=1(EX)2≤EX2(EX)2≤EX2(EX)^{2}\leq...
Il y a donc écart-type, variance et covariance, mais y a-t-il un écart-type co? Sinon pourquoi pas? Y a-t-il une raison mathématique fondamentale ou s'agit-il simplement d'une convention? Si oui, pourquoi n'est-il pas utilisé davantage, ou du moins vraiment difficile à trouver en utilisant les...
J'essaie de trouver l'estimation MAP d'un modèle par descente de gradient. Mon a priori est gaussien multivarié avec une matrice de covariance connue. Sur le plan conceptuel, je pense que je sais comment faire, mais j'espérais de l'aide pour les détails. En particulier, s'il existe un moyen plus...
J'essaie de décomposer une série chronologique de observations en structure de variance-covariance et une série aléatoire .nnnvcvc\bf{\mathrm{v_c}}n×nn×nn \times n∑∑\sumvv\bf{\mathrm{v}} Donc, je peux dériver la matrice de variance-covariance de la fonction d'autocorrélation de . Ce sera une...
Étant donné une matrice de données de 1000000 observations 100 entités, existe-t-il un moyen rapide de construire une approximation tridiagonale ? On pourrait alors factoriser , tous 0 sauf et L_ {ii} , et faire une décorrélation rapide (blanchiment) en résolvant L x = x_ {blanc} . (Par "rapide",...