¿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
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...
Mientras aprendía a calcular las matrices de covarianza y correlación y sus inversas en VB y T-SQL hace unos años, aprendí que las diversas entradas tienen propiedades interesantes que pueden hacerlas útiles en los escenarios correctos de minería de datos. Un ejemplo obvio es la presencia de...
La ocurrencia no tan infrecuente cuando se trata de modelos mixtos máximos complejos (estimar todos los efectos aleatorios posibles para datos y modelo dados) es perfecta (+1 o -1) o una correlación casi perfecta entre algunos efectos aleatorios. Para el propósito de la discusión, observemos el...
Imagine que tiene un polígono definido por un conjunto de coordenadas y su centro de masa está en . Puede tratar el polígono como una distribución uniforme con un límite poligonal. (x1,y1)...(xn,yn)(x1,y1)...(xn,yn)(x_1,y_1)...(x_n,y_n)(0,0)(0,0)(0,0) Busco un método que encuentre la matriz de...
Motivación : estoy escribiendo un estimador de estado en MATLAB (el filtro de Kalman sin perfume), que requiere la actualización de la raíz cuadrada (triangular superior) de una matriz de covarianza en cada iteración (es decir, para una matriz de covarianza , es cierto que ). Para poder realizar...
Estoy un poco confundido sobre la fórmula para calcular la covarianza en el proceso gaussiano (la adición de la varianza siempre me confunde, ya que no siempre se denota explícitamente). El origen de la confusión es que las fórmulas que se dan en Reconocimiento de patrones y Aprendizaje automático...
¿Cómo afecta la condición de dispersión en una matriz de covarianza inversa a la matriz de covarianza
Digamos que tengo un vector aleatorio Y∼N(Xβ,Σ)Y∼N(Xβ,Σ)Y\sim N(X\beta,\Sigma) y Σ≠σ2IΣ≠σ2I\Sigma\neq\sigma^2 I. Es decir, los elementos deYYY (dado XβXβX\beta) están correlacionados. El estimador natural de ββ\beta es (X′Σ−1X)−1X′Σ−1Y(X′Σ−1X)−1X′Σ−1Y(X'\Sigma^{-1}X)^{-1}X'\Sigma^{-1}Yy...
Suponer XXX es un k × 1k×1k\times 1Vector de variables aleatorias. Entonces por favor verifique queEX′(EXX′)−1EX≤1EX′(EXX′)−1EX≤1EX^{\prime}(EXX^{\prime})^{-1}EX\leq 1. Cuando K=1K=1K=1 Este es un resultado bien conocido que (EX)2≤EX2(EX)2≤EX2(EX)^{2}\leq EX^{2}. Pero, ¿cómo puedo reclamar esto...
Entonces, hay desviación estándar, varianza y covarianza, pero ¿hay una desviación estándar co? ¿Si no, porque no? ¿Existe una razón matemática fundamental o es solo una convención? Si es así, ¿por qué no se usa más, o al menos es realmente difícil de encontrar con las búsquedas de Google? No...
Estoy tratando de encontrar la estimación MAP para un modelo por gradiente de descenso. Mi anterior es gaussiano multivariante con una matriz de covarianza conocida. A nivel conceptual, creo que sé cómo hacer esto, pero esperaba ayuda con los detalles. En particular, si hay una manera más fácil de...
Estoy tratando de descomponer una serie temporal de observaciones en la estructura de varianza-covarianza y una serie aleatoria .nnnvcvc\bf{\mathrm{v_c}}n×nn×nn \times n∑∑\sumvv\bf{\mathrm{v}} Entonces, puedo derivar la matriz de varianza-covarianza de la función de autocorrelación de . Esta será...
Dada una matriz de datos de digamos 1000000 observaciones 100 características, ¿hay una manera rápida de construir una aproximación tridiagonal ? Entonces uno podría factorizar , todos 0 excepto y , y realizar una rápida descorrelación (blanqueamiento) resolviendo . (Por "rápido" me refiero a...