L'ACP robuste (telle que développée par Candes et al 2009 ou mieux encore Netrepalli et al 2014 ) est une méthode populaire pour la détection des valeurs aberrantes multivariées , mais la distance de Mahalanobis peut également être utilisée pour la détection des valeurs aberrantes étant donné une...
Comme indiqué dans cette question, le rang maximum de la matrice de covariance est n−1n−1n-1 où est la taille de l'échantillon et donc si la dimension de la matrice de covariance est égale à la taille de l'échantillon, elle serait singulière. Je ne comprends pas pourquoi nous soustrayons du rang...
J'ai effectué une analyse en composantes principales de six variables AAA , BBB , CCC , DDD , EEE et FFF . Si je comprends bien, PC1 non rotatif me dit quelle combinaison linéaire de ces variables décrit / explique la plus grande variance dans les données et PC2 me dit quelle combinaison linéaire...
Pour la norme vectorielle, la norme L2 ou «distance euclidienne» est la définition largement utilisée et intuitive. Mais pourquoi la définition de norme "la plus utilisée" ou "par défaut" pour une matrice est la norme spectrale , mais pas la norme Frobenius (qui est similaire à la norme L2 pour les...
Si les données sont 1d, la variance montre dans quelle mesure les points de données sont différents les uns des autres. Si les données sont multidimensionnelles, nous obtiendrons une matrice de covariance. Existe-t-il une mesure qui donne un nombre unique de différences entre les points de données...
Étant donné trois vecteurs , b et c , est-il possible que les corrélations entre a et b , a et c et b et c soient toutes négatives? Est-ce possible?aaabbbcccaaabbbaaacccbbbccc corr(a,b)<0corr(a,c)<0corr(b,c)<0corr(a,b)<0corr(a,c)<0corr(b,c)<0\begin{align} \text{corr}(a,b) < 0\\...
J'ai estimé l'échantillon matrice de covariance d'un échantillon et obtenir une matrice symétrique. Avec C , je voudrais créer -variate rn normale distribuée , mais donc je besoin de la décomposition de Cholesky de . Que dois-je faire si n'est pas défini positif?CCCCCCC
Fermé. Cette question est hors sujet . Il n'accepte pas actuellement les réponses. Voulez-vous améliorer cette question? Mettez à jour la question afin qu'elle soit sur le sujet pour la validation croisée. Fermé il y a 2 ans . Quelqu'un pourrait-il trouver du code R pour tracer une ellipse à...
La moyenne de plusieurs matrices positives-définies est-elle nécessairement positive-définie ou semi-définie positive? La moyenne est la moyenne par
Je ne suis pas trop doué en statistiques, donc je m'excuse s'il s'agit d'une question simpliste. J'ajuste une courbe à certaines données, et parfois mes données correspondent le mieux à une exponentielle négative sous la forme , et parfois l'ajustement est plus proche de a ∗ e ( - b ∗ x 2 ) + c ....
Le diagnostic Gelman et Rubin est utilisé pour vérifier la convergence de plusieurs chaînes mcmc exécutées en parallèle. Il compare la variance intra-chaîne à la variance inter-chaîne, l'exposition est ci-dessous: Étapes (pour chaque paramètre): Exécutez m ≥ 2 chaînes de longueur 2n à partir de...
Supposons que j'ai une variable de réponse yijyijy_{ij} qui a été mesurée à partir du jjj e frère de la iii e famille. De plus, certaines données comportementales xijxijx_{ij} ont été collectées en même temps auprès de chaque sujet. J'essaie d'analyser la situation avec le modèle linéaire à effets...
Ma tâche consiste à tester s'il y a un changement dans la matrice de covariance de 6 variables. Les valeurs de 6 variables sont mesurées deux fois chez les mêmes sujets (3 ans entre les mesures). Comment puis je faire ça? J'ai fait la plupart de mon travail en utilisant
Pour les variables aléatoires et une matrice semi-définie positive A : existe-t-il une expression simplifiée pour la valeur attendue, E [ T r ( X T A X ) ] et la variance, V a r [ T r ( X T A X ) ] ? Veuillez noter que A n'est pas une variable aléatoire.X∈RhX∈RhX \in
En essayant ici des modèles de mélanges gaussiens , j'ai trouvé ces 4 types de covariances. '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'...
Les coefficients de corrélation phi et Matthews sont-ils le même concept? Comment sont-ils liés ou équivalents au coefficient de corrélation de Pearson pour deux variables binaires? Je suppose que les valeurs binaires sont 0 et 1. La corrélation de Pearson entre deux variables aléatoires de...
J'ai obtenu un modèle de régression logistique (via train) pour une réponse binaire, et j'ai obtenu la matrice de confusion logistique via confusionMatrixin caret. Cela me donne la matrice de confusion du modèle logistique, même si je ne sais pas quel seuil est utilisé pour l'obtenir. Comment...
J'ai ajusté le modèle à l'aide caret, mais j'ai ensuite réexécuté le modèle à l'aide du gbmpackage. Je crois comprendre que le caretpackage utilise gbmet que la sortie doit être la même. Cependant, un simple test rapide utilisant data(iris)montre une différence dans le modèle d'environ 5% en...
Supposons que j'ai des matrices de covariance et . Parmi ces options, lesquelles sont également des matrices de covariance?XXXOuiYY X+ YX+YX+Y X2X2X^2 XOuiXYXY J'ai un peu de mal à comprendre ce qui est exactement nécessaire pour que quelque chose soit une matrice de covariance. Je suppose que cela...
Il est bien connu qu'une matrice de covariance doit être définie semi-positive, mais l'inverse est-il vrai? Autrement dit, chaque matrice définie semi-positive correspond-elle à une matrice de