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
Tengo una matriz de covarianza y quiero dividir las variables en clústeres usando el agrupamiento jerárquico (por ejemplo, para ordenar una matriz de covarianza).kn × nn×nn \times nkkk ¿Existe una función de distancia típica entre variables (es decir, entre columnas / filas de la matriz de...
Suponiendo que tengo dos variables aleatorias no independientes y quiero reducir la covarianza entre ellas tanto como sea posible sin perder demasiada "señal", ¿significa centrar la ayuda? Leí en alguna parte que el centrado medio reduce la correlación en un factor significativo, por lo que creo...
Estoy leyendo este documento sobre Procesos Wishart Generalizados (GWP). El documento calcula las covarianzas entre diferentes variables aleatorias (siguiendo el Proceso Gaussiano ) utilizando la función de covarianza exponencial al cuadrado, es decir, . Luego dice que esta matriz de covarianza...
Estoy calculando la covarianza de una distribución en paralelo y necesito combinar los resultados distribuidos en gaussiano singular. ¿Cómo combino los dos? La interpolación lineal entre los dos casi funciona, si están distribuidos y dimensionados de manera similar. Wikipedia proporciona una...
Actualmente estoy estudiando para mis exámenes finales en estadísticas básicas para mi licenciatura en ECE. Si bien creo que tengo las matemáticas principalmente bajas, no tengo una comprensión intuitiva de lo que realmente significan los números (Preámbulo: usaré un lenguaje bastante...
¿Cuáles son las "mejores" métricas para las matrices de covarianza y por qué? Para mí está claro que Frobenius & c no son apropiados, y las parametrizaciones de ángulos también tienen sus problemas. Intuitivamente, uno podría querer un compromiso entre estos dos, pero también me gustaría saber...
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...
Antecedentes Tengo datos de un estudio de campo en el que hay cuatro niveles de tratamiento y seis réplicas en cada uno de los dos bloques. (4x6x2 = 48 observaciones) Los bloques están separados aproximadamente 1 milla, y dentro de los bloques, hay una cuadrícula de 42 parcelas de 2m x 4m y una...
Estoy leyendo un ejemplo dado en el libro Machine Learning for Hackers . Primero elaboraré el ejemplo y luego hablaré sobre mi pregunta. Ejemplo : Toma un conjunto de datos durante 10 años de 25 precios de las acciones. Ejecuta PCA en los 25 precios de las acciones. Compara el componente...
Tengo una matriz , donde p es el número de genes yn es el número de pacientes. Cualquiera que haya trabajado con estos datos sabe que p siempre es mayor que n . Usando la selección de características, pude obtener p a un número más razonable, sin embargo, p es aún mayor que nn × pnorte×pagn\times...
Este es solo un ejemplo que he encontrado varias veces, por lo que no tengo ningún dato de muestra. Ejecutar un modelo de regresión lineal en R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1Es una variable continua. x2es categórico y tiene tres valores, por ejemplo, "Bajo", "Medio" y "Alto". Sin embargo, la salida...
Tengo una pregunta básica. Decir que tengo dos variables aleatorias, e . Puedo estandarizarlos restando la media y dividiendo por la desviación estándar, es decir, .Y X s t a n d a r d i z e d = ( X - E ( X ) )XXXYYYXstandardized=(X−E(X))(SD(X))Xstandardized=(X−E(X))(SD(X))X_{standardized} =...
Supongamos que observo iid , y deseo probar vech para un matriz conformable y vector . ¿Hay trabajo conocido sobre este problema?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 El intento obvio (para mí) sería a través...
Sé por estudios previos que Var(A+B)=Var(A)+Var(B)+2Cov(A,B)Var(A+B)=Var(A)+Var(B)+2Cov(A,B)Var(A+B) = Var(A) + Var(B) + 2 Cov (A,B) Sin embargo, no entiendo por qué es eso. Puedo ver que el efecto será 'elevar' la varianza cuando A y B covaran altamente. Tiene sentido que cuando cree un...
¿Es cierto que la matriz de covarianza asintótica es igual a la matriz de covarianza de las estimaciones de parámetros? Si no, ¿qué es? ¿Y cuál es la diferencia entre la matriz de covarianza y la matriz de covarianza asintótica en ese caso? ¡Gracias por
Al estudiar la selección de covarianza, una vez leí el siguiente ejemplo. Con respecto al siguiente modelo: Su matriz de covarianza y matriz de covarianza inversa se dan de la siguiente manera, No entiendo por qué la independencia de e es decidido por la covarianza inversa aquí?yXxxyyy ¿Cuál...
Sé que la varianza de la diferencia de dos variables independientes es la suma de las varianzas, y puedo demostrarlo. Quiero saber a dónde va la covarianza en el otro
Supongamos que tengo una muestra de frecuencias de 4 eventos posibles: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 y tengo las probabilidades esperadas de que ocurran mis eventos: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Con la suma de las frecuencias observadas de mis cuatro eventos (18) puedo calcular las...
que sean variables aleatorias definidas en el mismo espacio de probabilidad y que la covarianza de e sea finita, entonces la ley de la fórmula de covarianza / descomposición de covarianza total establece: ¿Cuál es la interpretación de y \ text {(ii)}