Comment la matrice d'erreur var / cov est-elle calculée par les progiciels d'analyse statistique dans la pratique? Cette idée m'est claire en théorie. Mais pas en pratique. Je veux dire, si j'ai un vecteur de variables aléatoires , je comprends que la matrice de variance / covariance recevra le...
Contexte et problème J'utilise des processus gaussiens (GP) pour la régression et l'optimisation bayésienne subséquente (BO). Pour la régression, j'utilise le paquet gpml pour MATLAB avec plusieurs modifications personnalisées, mais le problème est général. C'est un fait bien connu que lorsque deux...
J'ai un problème avec 6 cours. Je construis donc un classificateur multiclasse, comme suit: pour chaque classe, j'ai un classificateur de régression logistique, en utilisant One vs. All, ce qui signifie que j'ai 6 classificateurs différents. Je peux signaler une matrice de confusion pour chacun de...
Je travaille sur certaines techniques de regroupement, où pour un groupe donné de vecteurs de dimension d, je suppose une distribution normale multivariée et je calcule le vecteur moyen d'échantillon d et la matrice de covariance de l'échantillon. Ensuite , lorsque vous essayez de décider si un...
L'exemple ci-dessous est tiré des conférences de deeplearning.ai montre que le résultat est la somme du produit élément par élément (ou "multiplication par élément". Les nombres rouges représentent les poids dans le filtre: ( 1 ∗ 1 ) + ( 1 ∗ 0 ) + ( 1 ∗ 1 ) + ( 0 ∗ 0 ) + ( 1 ∗ 1 ) + ( 1 ∗ 0 ) + ( 0...
Supposons que nous avons un modèle linéaire Model1et vcov(Model1)donne la matrice suivante: (Intercept) latitude sea.distance altitude (Intercept) 28.898100 -23.6439000 -34.1523000 0.50790600 latitude -23.643900 19.7032500 28.4602500 -0.42471450 sea.distance -34.152300 28.4602500 42.4714500...
J'ai un très grand ensemble de données et il manque environ 5% de valeurs aléatoires. Ces variables sont corrélées entre elles. L'exemple de jeu de données R suivant n'est qu'un exemple de jouet avec des données corrélées factices. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1,...
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
J'ai un ensemble de données qui comprend 717 observations (lignes) qui sont décrites par 33 variables (colonnes). Les données sont normalisées par z-score de toutes les variables. Il n'y a pas deux variables dépendantes linéairement ( ). J'ai également supprimé toutes les variables avec une très...
La covariance entre deux variables aléatoires définit une mesure de leur lien linéaire entre elles. Mais que se passe-t-il si la distribution conjointe est circulaire? Il y a sûrement une structure dans la distribution. Comment cette structure est-elle
Je parle ici de matrices de corrélations de Pearson. J'ai souvent entendu dire que toutes les matrices de corrélation doivent être semi-définies positives. Ma compréhension est que les matrices définies positives doivent avoir des valeurs propres , tandis que les matrices semi-définies positives...
Le fond de mon étude : Dans un échantillonnage de Gibbs où nous échantillonnons (la variable d'intérêt) et partir de et respectivement, où et sont des vecteurs aléatoires à dimensions. Nous savons que le processus est généralement divisé en deux
Je voudrais générer une matrice de corrélation aléatoire telle que la distribution de ses éléments hors diagonale ressemble approximativement à la normale. Comment puis-je le faire? La motivation est la suivante. Pour un ensemble de données de séries chronologiques, la distribution de corrélation...
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:...
Les systèmes d'équations linéaires sont omniprésents dans les statistiques de calcul. Un système spécial que j'ai rencontré (par exemple, dans l'analyse factorielle) est le système Ax=bAx=bAx=b où A=D+BΩBTA=D+BΩBTA=D+ B \Omega B^T Ici DDD est une matrice diagonale n×nn×nn\times n avec une diagonale...
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...
J'ai matrices de corrélation calculées avec ensembles de données (observées) en utilisant la fonction MATLAB .PPP(n×n)(n×n)(n \times n)PPP(m×n)(m×n)(m \times n)corrcoef Comment comparer et analyser ces matrices de corrélation les unes par rapport aux autres?PPP Quels sont les tests, méthodes et /...
De nombreux manuels de statistiques fournissent une illustration intuitive de ce que sont les vecteurs propres d'une matrice de covariance: Les vecteurs u et z forment les vecteurs propres (enfin les axes propres). C'est logique. Mais la seule chose qui me déroute, c'est que nous extrayons des...
Il est bien connu (par exemple dans le domaine de la détection compressive) que la norme "induit la rareté", en ce sens que si nous minimisons la fonction (pour la matrice fixe et le vecteur ) pour assez grand \ lambda> 0 , il est probable que de nombreux choix de A , \ vec {b} et \ lambda aient...