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
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...
J'ai un ensemble de données composé de 10 variables. J'ai exécuté des moindres carrés partiels (PLS) pour prédire une seule variable de réponse par ces 10 variables, extrait 10 composantes PLS, puis calculé la variance de chaque composante. Sur les données originales, j'ai pris la somme des...
Dans la lmerfonction au sein lme4de Ril y a un appel à la construction d' une matrice de modèle d'effets aléatoires, , comme expliqué ici , pages 7 - 9.ZZZ Le calcul de implique les produits de KhatriRao et / ou Kronecker de deux matrices, et . J i X iZZZJiJiJ_iXiXiX_i La matrice est une bouchée:...
Quelqu'un pourrait-il m'expliquer en termes simples ce qu'est une matrice de covariance isotrope? Je ne trouve rien en
Dans le cours d'apprentissage automatique d'Andrew Ng, il utilise cette formule: ∇Atr(ABATC)=CAB+CTABT∇Atr(ABATC)=CAB+CTABT\nabla_A tr(ABA^TC) = CAB + C^TAB^T et il fait une preuve rapide qui est montrée ci-dessous:
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...
J'ai besoin de générer une liste de variables aléatoires soumises à des contraintes qui peuvent être exprimées sous la forme où est une matrice m \ fois n si \ bf {x } a n entrées. Dans tous les cas que je traite, n >> m , par exemple n sera environ 14 000 et m sera 50. Je ne sais pas quelle...
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...
Je veux savoir s'il existe un moyen possible de calculer le coefficient de Jaccard en utilisant la multiplication matricielle. J'ai utilisé ce code jaccard_sim <- function(x) { # initialize similarity matrix m <- matrix(NA, nrow=ncol(x),ncol=ncol(x),dimnames=list(colnames(x),colnames(x)))...
J'ai 2 matrices de corrélation et (en utilisant le coefficient de corrélation linéaire de Pearson via corrcoef () de Matlab ). Je voudrais quantifier combien « plus de corrélation » contient par rapport à . Existe-t-il une métrique standard ou un test pour cela?AAABBBAAABBB Par exemple, la matrice...
J'essaie de générer une matrice de corrélation (psd symétrique) avec une structure de densité prédéfinie (spécifiée par un graphique sur nœuds). Les nœuds qui sont connectés dans le graphique ont une corrélation , les autres sont tous 0 et la diagonale est 1.p ρ ∼ U ( 0 , 1 )p×pp×pp\times...
J'ai probablement une question stupide à propos de laquelle, je dois l'avouer, je suis confus. Imaginez la génération répétée d' une matrice orthogonale (orthonormale) aléatoire uniformément distribuée d'une certaine taille . Parfois, la matrice générée a le déterminant et parfois elle a le...
J'ai deux chaînes de Markov différentes, chacune avec un état absorbant et une position de départ connue. Je veux déterminer la probabilité que la chaîne 1 atteigne un état d'absorption en moins d'étapes que la chaîne 2. Je pense que je peux calculer la probabilité d'atteindre un état absorbant...
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...
Laisser K=(K11K21K12K22)K=(K11K12K21K22)K=\begin{pmatrix} K_{11} & K_{12}\\ K_{21} & K_{22} \end{pmatrix} être une matrice réelle semi-définie positive symétrique (PSD) avec K12=KT21K12=K21TK_{12}=K_{21}^T. Puis pour|r|≤1|r|≤1|r| \le 1, K∗=(K11rK21rK12K22)K∗=(K11rK12rK21K22)K^*=\begin{pmatrix}...
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...
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...
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...