Statistiken und Big Data covariance-matrix

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Ich weiß, dass einer der Vorteile gemischter Modelle darin besteht, dass sie die Angabe einer Varianz-Kovarianz-Matrix für die Daten ermöglichen (zusammengesetzte Symmetrie, autoregressiv, unstrukturiert usw.). Die lmerFunktion in R ermöglicht jedoch keine einfache Angabe dieser Matrix. Weiß jemand, welche Struktur lmerstandardmäßig verwendet wird und warum es keine Möglichkeit gibt, diese …

18 r mixed-model lme4-nlme covariance-matrix

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Hauptkomponentenanalyse „rückwärts“: Wie viel Varianz der Daten erklärt sich durch eine gegebene Linearkombination der Variablen?

Ich habe eine Hauptkomponentenanalyse von sechs Variablen , , , , und . Wenn ich das richtig verstehe, sagt mir der nicht gedrehte PC1, welche lineare Kombination dieser Variablen die größte Abweichung in den Daten beschreibt / erklärt, und der PC2 sagt mir, welche lineare Kombination dieser Variablen die nächstgrößere …

17 variance pca r-squared covariance-matrix

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Robuster PCA vs. robuster Mahalanobis-Abstand zur Erkennung von Ausreißern

Robustes PCA (wie von Candes et al. 2009 oder besser Netrepalli et al. 2014 entwickelt ) ist eine beliebte Methode für die multivariate Ausreißererkennung. Aufgrund einer robusten, regulierten Schätzung der Kovarianzmatrix kann der Mahalanobis-Abstand jedoch auch für die Ausreißererkennung verwendet werden . Ich bin neugierig auf die (negativen) Vorteile einer …

17 pca outliers covariance-matrix robust anomaly-detection

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Warum ist der Rang der Kovarianzmatrix höchstens

Wie in dieser Frage festgestellt , ist der maximale Rang der Kovarianzmatrix wobei die Stichprobengröße ist. Wenn die Dimension der Kovarianzmatrix also der Stichprobengröße entspricht, wäre sie singulär. Ich kann nicht verstehen, warum wir vom maximalen Rang der Kovarianzmatrix subtrahieren .n 1 nn−1n−1n-1nnn111nnn

17 covariance-matrix linear-algebra

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Ein Maß für die "Varianz" aus der Kovarianzmatrix?

Wenn die Daten 1d sind, zeigt die Varianz das Ausmaß an, in dem sich die Datenpunkte voneinander unterscheiden. Wenn die Daten mehrdimensional sind, erhalten wir eine Kovarianzmatrix. Gibt es ein Maß, das angibt, wie unterschiedlich die Datenpunkte im Allgemeinen für mehrdimensionale Daten sind? Ich habe das Gefühl, dass es bereits …

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Ist der Durchschnitt von positiv-definitiven Matrizen auch positiv-definitiv?

Ist der Durchschnitt mehrerer positiv-bestimmter Matrizen notwendigerweise positiv-bestimmter oder positiver halb-bestimmter? Der Durchschnitt ist elementweise Durchschnitt.

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Generieren Sie normalverteilte Zufallszahlen mit einer nicht positiv definierten Kovarianzmatrix

Ich habe die Sample-Kovarianzmatrix eines Samples geschätzt und eine symmetrische Matrix erhalten. Mit , würde Ich mag schaffen -variate normalverteilt rn aber deshalb muss ich die Cholesky - Zerlegung von . Was soll ich tun, wenn nicht eindeutig ist?C n C CCCCCCCnnnCCCCCC

15 r random-generation covariance-matrix multivariate-normal cholesky

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Wie interpretiere ich die Kovarianzmatrix aus einer Kurvenanpassung?

Ich bin nicht so gut in Statistik, also entschuldige mich, wenn dies eine vereinfachende Frage ist. Ich passe eine Kurve an einige Daten an, und manchmal passen meine Daten am besten zu einem negativen Exponential in der Form a∗e(−b∗x)+ca∗e(−b∗x)+ca * e^{(-b * x)} + c , und manchmal ist die …

15 variance model-selection python curve-fitting covariance-matrix

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Konvergenzdiagnostik nach Gelman und Rubin, wie verallgemeinert man die Arbeit mit Vektoren?

Die Gelman- und Rubin-Diagnose wird verwendet, um die Konvergenz mehrerer mcmc-Ketten zu überprüfen, die parallel verlaufen. Es vergleicht die Varianz innerhalb der Kette mit der Varianz zwischen den Ketten, die Darstellung ist unten: Schritte (für jeden Parameter): Lasse m ≥ 2 Ketten mit einer Länge von 2n von überdispersen Startwerten …

14 mcmc convergence covariance-matrix

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Lineare Mixed-Effects-Modellierung mit Zwillingsstudiendaten

Angenommen, ich habe eine Antwortvariable yijyijy_{ij} , die vom jjj ten Geschwister in der iii ten Familie gemessen wurde . Darüber hinaus sind einige Verhaltensdaten xijxijx_{ij} in der gleichen Zeit von jedem Probanden erhoben wurden. Ich versuche die Situation mit dem folgenden linearen Mixed-Effects-Modell zu analysieren: yij=α0+α1xij+δ1ixij+εijyij=α0+α1xij+δ1ixij+εijy_{ij} = \alpha_0 + …

14 mixed-model lme4-nlme covariance-matrix non-independent

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Wie kann man testen, ob sich eine Kovarianzmatrix über zwei Zeitpunkte geändert hat?

Meine Aufgabe ist es zu testen, ob sich die Kovarianzmatrix von 6 Variablen ändert. Werte von 6 Variablen werden zweimal von denselben Probanden gemessen (3 Jahre zwischen den Messungen). Wie kann ich das machen? Ich habe den größten Teil meiner Arbeit mit SAS gemacht.

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Verschiedene Kovarianztypen für Gaußsche Mischungsmodelle

Während ich hier Gaußsche Mischungsmodelle ausprobierte , fand ich diese 4 Arten von Kovarianzen. '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' (each component has its own single variance). Ich …

12 covariance-matrix gaussian-mixture

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Schlecht konditionierte Kovarianzmatrix in der GP-Regression zur Bayes'schen Optimierung

Hintergrund und Problem Ich verwende Gaußsche Prozesse (GP) zur Regression und anschließenden Bayes'schen Optimierung (BO). Für die Regression verwende ich das gpml- Paket für MATLAB mit mehreren benutzerdefinierten Modifikationen, aber das Problem ist allgemein. Es ist eine bekannte Tatsache, dass, wenn zwei Trainingseingaben im Eingaberaum zu nahe beieinander liegen, die …

12 regression covariance-matrix gaussian-process bayesian-optimization

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Varianz-Kovarianz-Matrixinterpretation

Angenommen, wir haben ein lineares Modell Model1und vcov(Model1)geben die folgende Matrix an: (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 -0.62612550 altitude 0.507906 -0.4247145 -0.6261255 0.00928242 Was zeigt diese Matrix in diesem Beispiel tatsächlich an? Welche Annahmen können wir sicher …

12 r interpretation multicollinearity assumptions covariance-matrix

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Sind eine Summe und ein Produkt zweier Kovarianzmatrizen auch eine Kovarianzmatrix?

Angenommen , ich habe Kovarianzmatrizen XXX und YYY . Welche dieser Optionen sind dann auch Kovarianzmatrizen? X+YX+YX+Y X2X2X^2 XYXYXY Ich habe ein bisschen Probleme zu verstehen, was genau benötigt wird, damit etwas eine Kovarianzmatrix ist. Ich nehme an, es ist gemeint, dass zum Beispiel, wenn X=cov(X1,X2)X=cov⁡(X1,X2)X=\operatorname{cov}(X_1,X_2) und Y=cov(Y1,Y2)Y=cov⁡(Y1,Y2)Y=\operatorname{cov}(Y_1,Y_2) , damit …

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