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
Je travaille actuellement sur un problème dans lequel nous avons un petit ensemble de données et nous nous intéressons à l'effet de causalité d'un traitement sur le résultat. Mon conseiller m'a demandé d'effectuer une régression univariée sur chaque prédicteur avec le résultat comme réponse, puis...
Supposons que l'on vous donne deux ensembles de données multivariés, disons un ancien et un nouveau, et qu'ils sont censés avoir été générés par le même processus (pour lequel vous n'avez pas de modèle) mais peut-être quelque part le long de la ligne de collecte / création les données, quelque...
J'ai récemment rencontré la distribution bivariée de Poisson, mais je suis un peu confus quant à la façon de la dériver. La distribution est donnée par: P(X=x,Y=y)=e−(θ1+θ2+θ0)θx1x!θy2y!∑i=0min(x,y)(xi)(yi)i!(θ0θ1θ2)iP(X=x,Y=y)=e−(θ1+θ2+θ0)θ1xx!θ2yy!∑i=0min(x,y)(xi)(yi)i!(θ0θ1θ2)iP(X = x, Y = y) =...
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...
J'ai besoin d'une formule pour la probabilité d'un événement dans une distribution de Bernoulli à n variables X∈{0,1}nX∈{0,1}nX\in\{0,1\}^n avec des probabilités P(Xi=1)=piP(Xi=1)=piP(X_i=1)=p_i pour un seul élément et pour des paires d'éléments P(Xi=1∧Xj=1)=pijP(Xi=1∧Xj=1)=pijP(X_i=1 \wedge...
J'utilise la décomposition en valeurs singulières comme technique de réduction de dimensionnalité. Étant donné des Nvecteurs de dimension D, l'idée est de représenter les entités dans un espace transformé de dimensions non corrélées, qui condense la plupart des informations des données dans les...
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...
Comment puis-je tester les effets dans une ANOVA Split-Plot en utilisant des comparaisons de modèles appropriées à utiliser avec les arguments Xet Mde anova.mlm()dans R? Je connais bien ?anova.mlmDalgaard (2007) [1]. Malheureusement, il ne brosse que les conceptions Split-Plot. Faire cela dans une...
Suite à la question de zzk sur son problème avec les simulations négatives, je me demande quelles sont les familles de distributions paramétrées sur le quadrant positif k, R k + pour lesquelles la matrice de covariance Σ peut être établie.Rk+R+k\mathbb{R}_+^kΣΣ\Sigma Comme discuté avec ZZK , à...
Les données gaussiennes distribuées dans une seule dimension nécessitent deux paramètres pour la caractériser (moyenne, variance), et la rumeur veut qu'une trentaine d'échantillons sélectionnés au hasard est généralement suffisant pour estimer ces paramètres avec une confiance raisonnablement...
Le mgcvpackage pour Ra deux fonctions pour ajuster les interactions des produits tensoriels: te()et ti(). Je comprends la division de base du travail entre les deux (ajustement d'une interaction non linéaire vs décomposition de cette interaction en effets principaux et interaction). Ce que je ne...
Dans les paramètres de régression univariée, nous essayons de modéliser y=Xβ+noisey=Xβ+noisey = X\beta +noise où un vecteur de observations et la matrice de conception avec prédicteurs. La solution est .y∈Rny∈Rny \in \mathbb{R}^nnnnX∈Rn×mX∈Rn×mX \in \mathbb{R}^{n \times...
La distribution normale bivariée avec la moyenne et la matrice de covariance peut être réécrite en coordonnées polaires de rayon et d'angle . Ma question est la suivante: quelle est la distribution d'échantillonnage de , c'est-à-dire de la distance d'un point au centre estimé étant donné la matrice...
J'utilise actuellement le processus suivant pour démarrer une série temporelle multivariée dans R: Déterminer les tailles de bloc - exécutez la fonction b.stardans le nppackage qui produit une taille de bloc pour chaque série Sélectionnez la taille de bloc maximale Exécuter tsbootsur n'importe...
Ayant travaillé principalement avec des données transversales jusqu'à présent et très récemment parcouru, parcourant un tas de publications introductives sur les séries chronologiques, je me demande quel rôle jouent les variables explicatives dans l'analyse des séries chronologiques. Je voudrais...
En utilisant un biplot de valeurs obtenues par l'analyse des composantes principales, il est possible d'explorer les variables explicatives qui composent chaque composante principale. Est-ce également possible avec l'analyse discriminante linéaire? Les exemples fournis utilisent les données...
Les variables dépendantes dans une MANOVA ne doivent pas être "trop fortement corrélées". Mais à quel point une corrélation est-elle trop forte? Il serait intéressant de recueillir l'opinion des gens sur cette question. Par exemple, feriez-vous avec MANOVA dans les situations suivantes? Y1 et Y2...
J'aimerais faire une analyse d'intervention pour quantifier les résultats d'une décision politique sur les ventes d'alcool au fil du temps. Je suis assez nouveau dans l'analyse des séries chronologiques, cependant, j'ai donc quelques questions pour les débutants. Un examen de la littérature révèle...
J'essaie de résumer ce que j'ai compris jusqu'à présent dans l'analyse multivariée pénalisée avec des ensembles de données de grande dimension, et j'ai toujours du mal à obtenir une définition correcte du seuillage progressif par rapport à la pénalisation Lasso (ou ).L1L1L_1 Plus précisément, j'ai...