«covariance-matrix» 태그된 질문

주어진 데이터 행렬 (열의 변수와 행의 데이터 요소가있는)의 경우 가 통계에서 중요한 역할을하는 것처럼 보입니다 . 예를 들어, 보통 최소 제곱의 분석 솔루션에서 중요한 부분입니다. 또는 PCA의 고유 벡터는 데이터의 주요 구성 요소입니다.A T AAAAATAATAA^TA 를 계산 방법을 이해 하지만이 행렬이 무엇을 나타내는 지 직관적으로 해석 할 수 있는지 궁금합니다.이 …

107 matrix  covariance-matrix  correlation-matrix 

관심있는 결과가 이분법 인 LASSO Regressionglmnet 과 함께 사용하기 시작했습니다 . 아래에 작은 모의 데이터 프레임을 만들었습니다. age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, 0.45, 0.99, 0.84, 0.85, 0.67, 0.91, 0.29, 0.88) …

77 r  self-study  lasso  regression  interpretation  anova  statistical-significance  survey  conditional-probability  independence  naive-bayes  graphical-model  r  time-series  forecasting  arima  r  forecasting  exponential-smoothing  bootstrap  outliers  r  regression  poisson-distribution  zero-inflation  genetic-algorithms  machine-learning  feature-selection  cart  categorical-data  interpretation  descriptive-statistics  variance  multivariate-analysis  covariance-matrix  r  data-visualization  generalized-linear-model  binomial  proportion  pca  matlab  svd  time-series  correlation  spss  arima  chi-squared  curve-fitting  text-mining  zipf  probability  categorical-data  distance  group-differences  bhattacharyya  regression  variance  mean  data-visualization  variance  clustering  r  standard-error  association-measure  somers-d  normal-distribution  integral  numerical-integration  bayesian  clustering  python  pymc  nonparametric-bayes  machine-learning  svm  kernel-trick  hyperparameter  poisson-distribution  mean  continuous-data  univariate  missing-data  dag  python  likelihood  dirichlet-distribution  r  anova  hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  rating  data-imputation  censoring  threshold 

농도 매트릭스 또는 정밀 매트릭스라고도하는 역 공분산 행렬의 요소 해석을 논의하는 참조를 누군가가 지적 할 수 있는지 궁금합니다. Cox와 Wermuth의 Multivariate Dependencies에 액세스 할 수 있지만 찾고있는 것은 역행렬의 각 요소에 대한 해석입니다. Wikipedia 상태 : "정밀 행렬의 요소는 부분 상관 관계 및 부분 분산 측면에서 해석됩니다." 이 페이지로 연결됩니다. …

64 interpretation  covariance-matrix 

나는 대답이 '그렇다'고 생각하지만 여전히 무언가가 옳지 않다고 느낀다. 문헌에 일반적인 결과가 있어야합니까, 누군가 나를 도울 수 있습니까?

48 covariance  matrix  covariance-matrix  linear-algebra 

상관 관계 또는 공분산 행렬의 반 정밀도 속성의 의미를 연구하고 있습니다. 에 대한 정보를 찾고 있습니다 양의 반정의 정의; 중요한 특성, 실제적 의미; 부정적 결정 요인, 다변량 분석 또는 시뮬레이션 결과에 미치는 영향 등

34 covariance-matrix  eigenvalues  determinant  correlation-matrix 

공분산 행렬을 반전시키고 결과 정밀도 행렬에서 적절한 셀을 가져 와서 무작위 변수 간의 부분 상관 관계를 찾을 수 있다고 들었습니다 (이 사실은 http://en.wikipedia.org/wiki/Partial_correlation 에 있지만 증거는 없습니다) . 왜 그런가요?

32 covariance  covariance-matrix  linear-algebra  partial-correlation  matrix-inverse 

차원 다변량 가우스 분포 가 있다고 가정 해 봅시다 . 그리고이 분포에서 관측치 (각각 벡터)를 취하고 표본 공분산 행렬 계산합니다 . 이 논문 에서 저자는 계산 된 표본 공분산 행렬 이 단수 라고 말합니다 .pppnnnpppSSSp>np>np > n 그것이 사실이거나 파생 된 방법은 무엇입니까? 어떤 설명이 있습니까?

30 covariance-matrix  linear-algebra 

두 대칭 공분산 행렬 (모두 같은 치수를 가짐) 사이에 유사성 또는 거리 측정 값이 있습니까? 나는 여기서 두 확률 분포의 KL 발산 또는 행렬에 적용되는 것을 제외하고 벡터 사이의 유클리드 거리와의 유사성을 생각하고 있습니다. 유사성 측정이 상당히 많을 것 같습니다. 이상적으로 두 공분산 행렬이 동일하다는 귀무 가설을 테스트하고 싶습니다.

28 distributions  hypothesis-testing  covariance-matrix  kullback-leibler  information-theory 

나는 임의의 상관 행렬을 생성하고자하는 의 크기와 같은 일부 적당히 강한 상관 관계가 존재가 있음 : N × NCC\mathbf Cn×nn×nn \times n 크기 의 제곱 실수 대칭 행렬 , 예를 들어 ;n = 100n×nn×nn \times nn=100n=100n=100 양의 한정된, 즉 모든 고유 값이 실제적이고 양인 경우; 풀 랭크; 모든 대각선 요소는 …

25 random-generation  covariance-matrix  correlation-matrix 

간단한 선형 회귀 분석의 경우 회귀 계수는 분산 공분산 행렬 에서 의해 직접 계산할 수 있습니다. 여기서 는 종속 변수의 인덱스이고 는 설명 변수의 인덱스입니다.CCCCd,eCe,eCd,eCe,e C_{d, e}\over C_{e,e} dddeee 공분산 행렬 만있는 경우 여러 설명 변수가있는 모형의 계수를 계산할 수 있습니까? ETA : 두 개의 설명 변수의 경우 및 와 …

23 regression  regression-coefficients  covariance-matrix 

공분산 행렬 주어지면 샘플 공분산 행렬 가되도록 데이터를 생성하는 방법은 무엇입니까?Σ = Σ (S)ΣsΣs\boldsymbol \Sigma_sΣ^=ΣsΣ^=Σs\hat{\boldsymbol \Sigma} = \boldsymbol \Sigma_s 더 일반적으로 : 우리는 종종 밀도 에서 데이터를 생성하는 데 관심이 있으며 , 데이터 x 에 일부 매개 변수 벡터 \ boldsymbol \ theta가 있습니다. 그 결과 샘플이되며, 여기서 \ boldsymbol …

22 correlation  sampling  random-generation  covariance-matrix 

환경 시료의 화학 분석은 종종보고 한계 또는 다양한 검출 / 양자 한계에서 검열됩니다. 후자는 일반적으로 다른 변수의 값에 비례하여 달라질 수 있습니다. 예를 들어, 하나의 화합물이 고농도 인 시료는 분석을 위해 희석해야하므로 해당 시료에서 동시에 분석 된 다른 모든 화합물의 검열 한계가 비례 적으로 팽창합니다. 다른 예로서, 때때로 화합물의 존재는 …

22 correlation  estimation  censoring  covariance-matrix  unbiased-estimator 

예를 들면, R상기 MASS::mvrnorm()함수는 다양한 통계 것을 입증하는 데이터를 생성하는 데 유용하다. Sigma변수의 공분산 행렬을 지정하는 대칭 행렬 인 필수 인수가 필요 합니다. 임의의 항목 으로 대칭 행렬을 어떻게 만듭니 까?n × nn×nn\times n

22 r  random-generation  covariance-matrix 

SPD (symmetric positive definite) 행렬의 정의를 알고 있지만 더 이해하고 싶습니다. 왜 그렇게 직관적으로 중요합니까? 여기 내가 아는 것입니다. 또 뭐요? 주어진 데이터에 대해 공분산 행렬은 SPD입니다. 공분산 행렬은 중요한 측정 항목 입니다. 직관적 인 설명 은이 게시물 을 참조하십시오 . 이차 형태 A가 SPD12엑스⊤A x - b⊤x + c12x⊤Ax−b⊤x+c\frac …

20 mathematical-statistics  optimization  covariance-matrix  intuition  linear-algebra 

기본적으로 궁금한 점은 서로 다른 공분산 구조가 적용되는 방식과 이러한 행렬 내부의 값이 계산되는 방식입니다. lme ()과 같은 함수를 사용하면 원하는 구조를 선택할 수 있지만 어떻게 계산되는지 알고 싶습니다. 선형 혼합 효과 모델 .와이= Xβ+ Zu + ϵY=Xβ+Zu+ϵY=X\beta+Zu+\epsilon 여기서 및 입니다. 더욱이:유 ∼디엔( 0 , D )u∼dN(0,D)u \stackrel{d}{\sim} N(0,D)ϵ ∼디엔( …

19 mixed-model  random-effects-model  covariance  covariance-matrix