Necesito generar matrices aleatorias no cuadradas con filas y columnas , elementos distribuidos aleatoriamente con media = 0, y restringidos de modo que la longitud (norma L2) de cada fila sea y la longitud de cada columna sea . De manera equivalente, la suma de los valores cuadrados es 1 para cada...
Me gustaría generar una matriz de correlación aleatoria CC\mathbf C de tamaño n×nn×nn \times n modo que haya algunas correlaciones moderadamente fuertes presentes: matriz simétrica real cuadrada de tamaño n×nn×nn \times n , con, por ejemplo, n=100n=100n=100 ; positivo-definido, es decir, con...
Tengo valores para True Positive (TP)y de la False Negative (FN)siguiente manera: TP = 0.25 FN = 0.75 A partir de esos valores, ¿podemos calcular False Positive (FP)y True Negative
Estoy usando la matriz de confusión para verificar el rendimiento de mi clasificador. Estoy usando Scikit-Learn, estoy un poco confundido. ¿Cómo puedo interpretar el resultado de from sklearn.metrics import confusion_matrix >>> y_true = [2, 0, 2, 2, 0, 1] >>> y_pred = [0, 0, 2,...
Preguntas: Tengo una gran matriz de correlación. En lugar de agrupar correlaciones individuales, quiero agrupar variables basadas en sus correlaciones entre sí, es decir, si la variable A y la variable B tienen correlaciones similares a las variables C a Z, entonces A y B deberían ser parte del...
Para la regresión lineal simple, el coeficiente de regresión es calculable directamente a partir de la matriz de varianza-covarianza CCC , por Cd,eCe,eCd,eCe,e C_{d, e}\over C_{e,e} dondedddes el índice de la variable dependiente, yeeees el índice de la variable explicativa. Si uno solo tiene...
Los análisis químicos de las muestras ambientales a menudo se censuran a continuación en los límites de notificación o en varios límites de detección / cuantificación. Este último puede variar, generalmente en proporción a los valores de otras variables. Por ejemplo, una muestra con una alta...
Dada una matriz de covarianza , ¿cómo generar datos de manera que tenga la matriz de covarianza de muestra \ hat {\ boldsymbol \ Sigma} = \ boldsymbol \ Sigma_s ?Σ = Σ sΣsΣs\boldsymbol \Sigma_sΣ^= ΣsΣ^=Σs\hat{\boldsymbol \Sigma} = \boldsymbol \Sigma_s En términos más generales: a menudo estamos...
Por ejemplo, en R, la MASS::mvrnorm()función es útil para generar datos para demostrar varias cosas en las estadísticas. Toma un Sigmaargumento obligatorio que es una matriz simétrica que especifica la matriz de covarianza de las variables. ¿Cómo crearía un n × n simétricon×nn×nn\times n matrix...
Ver esta pregunta en Math SE . Historia corta: leí Los elementos del aprendizaje estadístico y me sentí frustrado cuando estaba tratando de verificar algunos de los resultados, por ejemplo, dado luego RSS(β)=(y−Xβ)T(y−Xβ),RSS(β)=(y−Xβ)T(y−Xβ),\text{RSS}(\beta) =...
La siguiente cita proviene del famoso trabajo de investigación Significación estadística para estudios de genoma amplio de Storey y Tibshirani (2003): Por ejemplo, una tasa de falsos positivos del 5% significa que, en promedio, el 5% de las características verdaderamente nulas en el estudio se...
Me hicieron esta pregunta en una entrevista. Digamos que tenemos una matriz de correlación de la forma ⎡⎣⎢10.60.80.61γ0.8γ1⎤⎦⎥[10.60.80.61γ0.8γ1]\begin{bmatrix}1&0.6&0.8\\0.6&1&\gamma\\0.8&\gamma&1\end{bmatrix} Me pidieron que encontrara el valor de gamma, dada esta matriz de correlación. Pensé...
Sé la definición de matriz simétrica positiva definida (SPD), pero quiero entender más. ¿Por qué son tan importantes, intuitivamente? Aquí está lo que sé. ¿Qué más? Para un dato dado, la matriz de covarianza es SPD. La matriz de covarianza es una métrica importante; consulte esta excelente...
Si tiene una matriz con n filas ym columnas, puede usar SVD u otros métodos para calcular una aproximación de rango bajo de la matriz dada. Sin embargo, la aproximación de rango bajo seguirá teniendo n filas ym columnas. ¿Cómo pueden ser útiles las aproximaciones de bajo rango para el aprendizaje...
Estoy tratando de generar una secuencia aleatoria correlacionada con media = 000 , varianza = , coeficiente de correlación = . En el siguiente código, uso & como desviaciones estándar y & como medio.0.81110.80.80.8s1s2m1m2 p = 0.8 u = randn(1, n) v = randn(1, n) x = s1 * u + m1 y = s2 *...
Básicamente, me pregunto cómo se aplican las diferentes estructuras de covarianza y cómo se calculan los valores dentro de estas matrices. Funciones como lme () nos permiten elegir qué estructura nos gustaría, pero me encantaría saber cómo se estiman. Considere el modelo de efectos lineales mixtos...
¿Hay una sola palabra en inglés para denotar el "número de columnas" de una matriz? Por ejemplo, "dimensionalidad" de un matriz es . Necesito un término para 3 en este ejemplo. Siempre puedo decir "número de columnas", por supuesto, pero ¿podría tener una sola palabra para eso?2 × 32×32×32\times...
Sé que una de las ventajas de los modelos mixtos es que permiten especificar la matriz de varianza-covarianza para los datos (simetría compuesta, autorregresiva, no estructurada, etc.) Sin embargo, la lmerfunción en R no permite una fácil especificación de esta matriz. ¿Alguien sabe qué estructura...
Esta es una pregunta muy simple, pero no puedo encontrar la derivación en ningún lugar de Internet o en un libro. Me gustaría ver la derivación de cómo un Bayesiano actualiza una distribución normal multivariada. Por ejemplo: imagina que P(x|μ,Σ)P(μ)==N(μ,Σ)N(μ0,Σ0).P(x|μ,Σ)=N(μ,Σ)P(μ)=N(μ0,Σ0)....
Estudié matemáticas hace una década, así que tengo antecedentes en matemáticas y estadísticas, pero esta pregunta me está matando. Esta pregunta sigue siendo un poco filosófica para mí. ¿Por qué los estadísticos desarrollaron todo tipo de técnicas para trabajar con matrices aleatorias? Quiero...