J'ai une matrice de covariance et je souhaite partitionner les variables en clusters en utilisant un clustering hiérarchique (par exemple, pour trier une matrice de covariance).n×nn×nn \times nkkk Existe-t-il une fonction de distance typique entre les variables (c'est-à-dire entre les colonnes /...
Quelles sont les «meilleures» mesures pour les matrices de covariance, et pourquoi? Il est clair pour moi que Frobenius & c n'est pas approprié, et les paramétrisations d'angle ont aussi leurs problèmes. Intuitivement, on pourrait vouloir un compromis entre ces deux, mais j'aimerais aussi...
Je lis ce document sur les processus Wishart généralisés (GWP). L'article calcule les covariances entre différentes variables aléatoires (suivant le processus gaussien ) en utilisant la fonction de covariance exponentielle au carré, c'est-à-dire . Il indique ensuite que cette matrice de covariance...
Je calcule la covariance d'une distribution en parallèle et j'ai besoin de combiner les résultats distribués en gaussien singulier. Comment combiner les deux? L'interpolation linéaire entre les deux fonctionne presque, si elles sont distribuées et dimensionnées de manière similaire. Wikipedia...
En supposant que j'ai deux variables aléatoires non indépendantes et que je souhaite réduire la covariance entre elles autant que possible sans perdre trop de "signal", cela signifie-t-il que le centrage aide? J'ai lu quelque part que le centrage moyen réduit la corrélation d'un facteur...
J'étudie actuellement pour mes finales en statistiques de base pour mon baccalauréat ECE. Bien que je pense que je connais surtout les mathématiques, je manque de compréhension intuitive de ce que les chiffres signifient réellement. (Préambule: je vais utiliser un langage plutôt bâclé). Je sais que...
Contexte J'ai des données d'une étude de terrain dans laquelle il y a quatre niveaux de traitement et six répétitions dans chacun des deux blocs. (4x6x2 = 48 observations) Les blocs sont distants d'environ 1 mile, et à l'intérieur des blocs, il y a une grille de 42 parcelles de 2m x 4m et une...
Je lis un exemple donné dans le livre, Machine Learning for Hackers . Je vais d'abord développer l'exemple, puis parler de ma question. Exemple : Prend un ensemble de données pour 10 ans de 25 actions. Exécute PCA sur les 25 cours de bourse. Compare la composante principale avec l'indice Dow Jones....
J'ai une matrice , où est le nombre de gènes et est le nombre de patients. Quiconque a travaillé avec de telles données sait que est toujours supérieur à . En utilisant la sélection des fonctionnalités, j'ai réduit à un nombre plus raisonnable, mais est toujours supérieur à .p n p n p p nn ×...
Ceci est juste un exemple que j'ai rencontré plusieurs fois, donc je n'ai pas d'échantillons de données. Exécution d'un modèle de régression linéaire dans R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1est une variable continue. x2est catégorique et a trois valeurs, par exemple "Low", "Medium" et "High". Cependant,...
J'ai une question basique. Dire que j'ai deux variables aléatoires, et . Je peux les standardiser en soustrayant la moyenne et en divisant par l'écart-type, c'est-à-dire .Y X s t a n d a r d i z e d = ( X - E ( X ) )XXXOuiYYXs t a n da r dje ze d= ( X- E( X) )( SD ( X)
Supposons que j'observe iid et que je souhaite tester vech pour a matrice conformable et vecteur . Existe-t-il des travaux connus sur ce problème?xi∼N(μ,Σ)xi∼N(μ,Σ)x_i \sim \mathcal{N}\left(\mu,\Sigma\right)H0:A H0:A H_0: A\ (Σ−1)=a(Σ−1)=a\left(\Sigma^{-1}\right) = aAAAaaa La tentative évidente...
J'ai un GLMM du formulaire: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Lorsque j'utilise drop1(model, test="Chi"), j'obtiens des résultats différents de ceux que j'utilise à Anova(model, type="III")partir du package de voiture ou...
Est-il vrai que la matrice de covariance asymptotique est égale à la matrice de covariance des estimations de paramètres? Sinon, c'est quoi? Et quelle est la différence entre la matrice de covariance et la matrice de covariance asymptotique dans ce cas? Merci
Je sais par des études antérieures que Var(A+B)=Var(A)+Var(B)+2Cov(A,B)Var(A+B)=Var(A)+Var(B)+2Cov(A,B)Var(A+B) = Var(A) + Var(B) + 2 Cov (A,B) Cependant, je ne comprends pas pourquoi. Je peux voir que l'effet sera de «faire monter» la variance lorsque A et B covarient fortement. Il est logique que...
En étudiant la sélection de covariance, j'ai lu une fois l'exemple suivant. En ce qui concerne le modèle suivant: Sa matrice de covariance et sa matrice de covariance inverse sont données comme suit, Je ne comprends pas pourquoi l'indépendance de et est décidée par la covariance inverse ici?xxxyyy...
Supposons que j'ai un échantillon de fréquences de 4 événements possibles: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 et j'ai les probabilités attendues que mes événements se produisent: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Avec la somme des fréquences observées de mes quatre événements (18), je peux calculer...
Je sais que la variance de la différence de deux variables indépendantes est la somme des variances, et je peux le prouver. Je veux savoir où va la covariance dans l'autre
J'estime plusieurs matrices de covariance inverse d'un ensemble de mesures à travers différentes sous-populations en utilisant un wishart prior dans jags / rjags / R. Au lieu de spécifier une matrice d'échelle et des degrés de liberté sur la matrice de covariance inverse antérieure (la distribution...
soit des variables aléatoires définies sur le même espace de probabilité et que la covariance de et soit finie, alors la loi de la formule de décomposition de la covariance totale / covariance indique: Quelle est l'interprétation de et ?X, Y, ZX,Y,ZX,Y,ZXXXOuiYYCov ( X, Y) =E [ Cov(X, Y| Z)...