¿Es el promedio de múltiples matrices definidas positivas necesariamente definidas positivamente o semi-definidas positivas? El promedio es el promedio de elementos
No soy demasiado bueno en estadísticas, así que disculpa si esta es una pregunta simplista. Estoy ajustando una curva a algunos datos, y en ocasiones los datos de mi mejor encaja una exponencial negativa en la forma , y, a veces el ajuste es más cercano a un * e ( - b * x 2 ) + c . Sin embargo, a...
Calculé la matriz de covarianza de la muestra de una muestra y obtuve una matriz simétrica. Con , me gustaría crear -variate rn distribuido normal, pero por lo tanto necesito la descomposición de Cholesky de . ¿Qué debo hacer si no es definitivo
Supongamos que tengo alguna variable de respuesta yijyijy_{ij} que se midió a partir del hermano jjj en la familia iii . Además, se recopilaron algunos datos de comportamiento xijxijx_{ij} al mismo tiempo de cada sujeto. Estoy tratando de analizar la situación con el siguiente modelo lineal de...
El diagnóstico de Gelman y Rubin se utiliza para verificar la convergencia de múltiples cadenas mcmc que se ejecutan en paralelo. Compara la varianza dentro de la cadena con la varianza entre cadenas, la exposición es la siguiente: Pasos (para cada parámetro): Ejecute m ≥ 2 cadenas de longitud...
Mi tarea es probar si hay un cambio en la matriz de covarianza de 6 variables. Los valores de 6 variables se miden dos veces a partir de los mismos sujetos (3 años entre mediciones). ¿Cómo puedo hacer eso? He estado haciendo la mayor parte de mi trabajo usando
Mientras probaba los modelos de mezcla gaussiana aquí , encontré estos 4 tipos de covarianzas. '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...
Supongamos que tenemos un modelo lineal Model1y vcov(Model1)da la siguiente matriz: (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...
Supongamos que tengo covarianza matrices y Y . ¿Cuáles de estas opciones son también matrices de covarianza?XXXYYY X+ YX+YX+Y X2X2X^2 XYXYXY Tengo algunos problemas para comprender qué se necesita exactamente para que algo sea una matriz de covarianza. Supongo que significa que, por ejemplo,...
¿Cómo se calcula la matriz de error var / cov mediante paquetes de análisis estadístico en la práctica? Esta idea es clara para mí en teoría. Pero no en la práctica. Quiero decir, si tengo un vector de variables aleatorias , entiendo que la matriz de varianza / covarianza se le dará el producto...
Antecedentes y problema Estoy usando procesos gaussianos (GP) para la regresión y la posterior optimización bayesiana (BO). Para la regresión, uso el paquete gpml para MATLAB con varias modificaciones personalizadas, pero el problema es general. Es un hecho bien conocido que cuando dos entradas...
Estoy trabajando en algunas técnicas de agrupamiento, donde para un grupo dado de vectores de dimensión d supongo una distribución normal multivariada y calculo el vector medio d-dimensional de la muestra y la matriz de covarianza de la muestra. Luego, cuando trato de decidir si un nuevo vector...
La covarianza entre dos variables aleatorias define una medida de cuán estrechamente están relacionadas linealmente entre sí. Pero, ¿qué pasa si la distribución conjunta es circular? Seguramente hay estructura en la distribución. ¿Cómo se extrae esta
Tengo un conjunto de datos que consta de 717 observaciones (filas) que se describen mediante 33 variables (columnas). Los datos se estandarizan mediante la calificación z de todas las variables. No hay dos variables que sean linealmente dependientes ( ). También he eliminado todas las variables con...
Estoy hablando aquí de matrices de correlaciones de Pearson. A menudo escuché decir que todas las matrices de correlación deben ser semidefinidas positivas. Tengo entendido que las matrices definidas positivas deben tener valores propios , mientras que las matrices semidefinidas positivas deben...
Los antecedentes de mi estudio : En un muestreo de Gibbs donde tomamos muestras de (la variable de intereses) e de y respectivamente, donde e son vectores aleatorios dimensionales. Sabemos que el proceso generalmente se divide en dos
¿Cuál es la estructura de varianza-covarianza predeterminada para efectos aleatorios en glmero lmeren lme4paquete? ¿Cómo se especifica otra estructura de varianza-covarianza para efectos aleatorios en el código? No pude encontrar ninguna información al respecto en la
Muchos libros de texto de estadísticas proporcionan una ilustración intuitiva de cuáles son los vectores propios de una matriz de covarianza: Los vectores u y z forman los vectores propios (bueno, los propios). Esto tiene sentido. Pero lo único que me confunde es que extraemos vectores propios...
En el libro de texto que estoy leyendo, usan definición positiva (definición semi-positiva) para comparar dos matrices de covarianza. La idea es que si A−BA−BA-B es pd entonces BBB es menor que AAA . ¿Pero me cuesta entender la intuición de esta relación? Hay un hilo similar...
Tengo un GLMM de la forma: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Cuando lo uso drop1(model, test="Chi"), obtengo resultados diferentes a los que uso Anova(model, type="III")del paquete del automóvil o summary(model). Estos dos...