Als «matrix» getaggte Fragen

Eine Matrix (Pluralmatrizen) ist eine rechteckige Anordnung von Zahlen, Symbolen oder Ausdrücken, die in Zeilen und Spalten angeordnet sind. Die einzelnen Elemente in einer Matrix werden als ihre Elemente oder Einträge bezeichnet.

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Multivariate normale posterior
Dies ist eine sehr einfache Frage, aber ich kann die Ableitung nirgendwo im Internet oder in einem Buch finden. Ich würde gerne sehen, wie ein Bayesianer eine multivariate Normalverteilung aktualisiert. Zum Beispiel: Stellen Sie sich das vor P(x|μ,Σ)P(μ)==N(μ,Σ)N(μ0,Σ0).P(x|μ,Σ)=N(μ,Σ)P(μ)=N(μ0,Σ0). \begin{array}{rcl} \mathbb{P}({\bf x}|{\bf μ},{\bf Σ}) & = & N({\bf \mu}, {\bf \Sigma}) …
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GBM-Paket vs. Caret mit GBM
Ich habe das Modell mit optimiert caret, aber dann das Modell mit dem gbmPaket erneut ausgeführt. Nach meinem Verständnis sollten das verwendete caretPaket gbmund die Ausgabe identisch sein. Nur ein kurzer Testlauf mit data(iris)zeigt jedoch eine Diskrepanz im Modell von etwa 5% unter Verwendung von RMSE und R ^ 2 …
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Wie führt man eine Imputation von Werten in einer sehr großen Anzahl von Datenpunkten durch?
Ich habe einen sehr großen Datensatz und es fehlen ungefähr 5% zufällige Werte. Diese Variablen sind miteinander korreliert. Der folgende Beispiel-R-Datensatz ist nur ein Spielzeugbeispiel mit Dummy-korrelierten Daten. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- paste ("M", 1:10000, sep …
12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 
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Modellmatrizen für Modelle mit gemischten Effekten
In der lmerFunktion in lme4in Rgibt es einen Aufruf zum Erstellen einer Modellmatrix von Zufallseffekten , wie hier auf den Seiten 7 bis 9 erläutert .ZZZ Die Berechnung von beinhaltet KhatriRao- und / oder Kronecker-Produkte aus zwei Matrizen, J_i und X_i . ZZZJiJiJ_iXiXiX_i Die Matrix JiJiJ_i ist ein Schluck: "Indikatormatrix …
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Geeignete Maßnahme, um die kleinste Kovarianzmatrix zu finden
In dem Lehrbuch, das ich lese, verwenden sie positive Bestimmtheit (halbpositive Bestimmtheit), um zwei Kovarianzmatrizen zu vergleichen. Die Idee ist, dass wenn pd ist, kleiner als . Aber ich kämpfe darum, die Intuition dieser Beziehung zu bekommen?A−BA−BA-BBBBAAA Hier gibt es einen ähnlichen Thread: /math/239166/what-is-the-intuition-for-using-definiteness-to-compare-matrices Was ist die Intuition für die …
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Wie vergleiche ich zwei oder mehr Korrelationsmatrizen?
Ich habe Korrelationsmatrizen die mit Sätzen von Daten (beobachtet) unter Verwendung der MATLAB-Funktion berechnet wurden .PPP(n×n)(n×n)(n \times n)PPP(m×n)(m×n)(m \times n)corrcoef Wie vergleiche und analysiere ich diese Korrelationsmatrizen zueinander?PPP Was sind die Tests, Methoden und / oder Kontrollpunkte?
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Schnelle Berechnung / Schätzung eines linearen Systems mit niedrigem Rang
Lineare Gleichungssysteme sind in der Computerstatistik allgegenwärtig. Ein spezielles System, auf das ich gestoßen bin (z. B. in der Faktoranalyse), ist das System Ax=bAx=bAx=b wobei Hier ist eine Diagonalmatrix mit einer streng positiven Diagonale, ist eine (mit ) symmetrische positive semidefinitive Matrix und ist eine beliebige Matrix. Wir werden gebeten, …
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