Als «multivariate-analysis» getaggte Fragen

Analysen, bei denen mehr als eine Variable gleichzeitig analysiert wird und diese Variablen entweder abhängige (Antwort-) oder die einzigen in der Analyse sind. Dies kann mit einer "multiplen" oder "multivariablen" Analyse verglichen werden, die mehr als eine (unabhängige) Prädiktorvariable impliziert.

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Was ist mit Erklärungen in Zeitreihen zu tun?
Nachdem ich bisher hauptsächlich mit Querschnittsdaten gearbeitet habe und erst kürzlich beim Durchsuchen gestolpert bin und durch eine Reihe einführender Zeitreihenliteratur gestolpert bin, frage ich mich, welche Rolle erklärende Variablen bei der Zeitreihenanalyse spielen. Ich möchte einen Trend erklären, anstatt den Trend zu verringern. Das meiste, was ich als Einführung …
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Beispiel für zwei * korrelierte * Normalvariablen, deren Summe nicht normal ist
Mir sind einige schöne Beispiele für Paare korrelierter Zufallsvariablen bekannt, die geringfügig normal, aber nicht gemeinsam normal sind. Siehe diese Antwort von Dilip Sarwate und diese von Kardinal . Mir ist auch ein Beispiel für zwei normale Zufallsvariablen bekannt, deren Summe nicht normal ist. Siehe diese Antwort von Macro . …
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Anomalieerkennung: Welcher Algorithmus soll verwendet werden?
Kontext: Ich entwickle ein System, das klinische Daten analysiert, um unplausible Daten herauszufiltern, bei denen es sich möglicherweise um Tippfehler handelt. Was ich bisher gemacht habe: Um die Plausibilität zu quantifizieren, habe ich bisher versucht, die Daten zu normalisieren und dann einen Plausibilitätswert für Punkt p basierend auf seiner Entfernung …
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Gilt der multivariate zentrale Grenzwertsatz (CLT), wenn Variablen eine perfekte zeitgleiche Abhängigkeit aufweisen?
Xi∽iidN(0,1)Xi∽iidN(0,1)X_i \overset{iid}{\backsim} \mathcal{N}(0, 1)i=1,...,ni=1,...,ni = 1, ..., nSn=1n∑i=1nXiSn=1n∑i=1nXi\begin{equation} S_n = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n X_i \end{equation}Tn=1n∑i=1n(X2i−1)Tn=1n∑i=1n(Xi2−1)\begin{equation} T_n = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n (X_i^2 - 1) \end{equation} SnSnS_nTnTnT_nn=1n=1n = 1n−−√SnnSn\sqrt{n} S_nn−−√TnnTn\sqrt{n} T_nn→∞n→∞n \rightarrow \infty Die Motivation: Meine Motivation für die Frage ergibt sich aus der Tatsache, dass es seltsam (aber wunderbar) ist, dass SnSnS_n und …
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Wie kann man die Koeffizienten eines multivariaten gemischten Modells in lme4 ohne Gesamtabschnitt interpretieren?
Ich versuche, ein multivariates (dh Mehrfachantwort-) Mischmodell einzubauen R. Abgesehen von den ASReml-rund SabreR-Paketen (für die externe Software erforderlich ist) scheint dies nur in möglich zu sein MCMCglmm. In dem Papier , das die begleitet MCMCglmmPaket (pp.6) beschreibt Jarrod Hadfield den Prozess des Anpassens ein solches Modell , wie wie …
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Hypothesentest an der inversen Kovarianzmatrix
Angenommen, ich beobachte iid und möchte testen vech für a konforme Matrix und Vektor . Gibt es bekannte Arbeiten zu diesem Problem?xi∼N(μ,Σ)xi∼N(μ,Σ)x_i \sim \mathcal{N}\left(\mu,\Sigma\right)H0:A H0:A H_0: A\ (Σ−1)=a(Σ−1)=a\left(\Sigma^{-1}\right) = aAAAaaa Der offensichtliche (für mich) Versuch würde über einen Likelihood-Ratio-Test erfolgen, aber es scheint, als würde die Maximierung der Wahrscheinlichkeit, die …
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Gibt es eine Verallgemeinerung der Pillai-Spur und der Hotelling-Lawley-Spur?
Bei der Einstellung der multivariaten multiplen Regression (Vektorregressor und Regressand) hängen die vier Haupttests für die allgemeine Hypothese (Wilks Lambda, Pillai-Bartlett, Hotelling-Lawley und Roys größte Wurzel) alle von den Eigenwerten der Matrix HE−1HE−1H E^{-1} , wobei HHH und EEE die "erklärten" und "gesamten" Variationsmatrizen sind. Ich hatte bemerkt , dass …
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Die scheinbare Uneinigkeit der Quellen über die lineare, quadratische und Fisher-Diskriminanzanalyse
Ich studiere Diskriminanzanalyse, aber es fällt mir schwer, verschiedene Erklärungen miteinander in Einklang zu bringen. Ich glaube, ich muss etwas vermissen, weil ich noch nie zuvor auf diese (scheinbare) Diskrepanz gestoßen bin. Die Anzahl der Fragen zur Diskriminanzanalyse auf dieser Website scheint jedoch ein Beweis für ihre Komplexität zu sein. …
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