«covariance» etiketlenmiş sorular

Hackerlar için Machine Learning adlı kitapta verilen bir örneği okuyorum . Önce örnek üzerinde duracağım ve sonra sorum hakkında konuşacağım. Örnek : 10 yıllık 25 hisse fiyatı için bir veri kümesi alır. PCA'yı 25 hisse fiyatında çalıştırıyor. Ana bileşeni Dow Jones Endeksi ile karşılaştırır. PC ve DJI arasında çok güçlü …

10 time-series  pca  references  covariance  stationarity 

Kovaryans seçimini incelerken, bir keresinde aşağıdaki örneği okudum. Aşağıdaki modele göre: Kovaryans matrisi ve ters kovaryans matrisi aşağıdaki gibi verilir, Burada ve bağımsızlığına neden ters kovaryans tarafından karar verildiğini anlamıyorum ?yxxxyyy Bu ilişkinin altında yatan matematiksel mantık nedir? Ayrıca, aşağıdaki şekilde sol grafiğin ve arasındaki bağımsızlık ilişkisini yakaladığı iddia edilmektedir …

10 machine-learning  bayesian  conditional-probability  covariance  graphical-model 

Formun bir GLMM var: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Kullandığımda , araç paketinden veya drop1(model, test="Chi")kullandığımdan farklı sonuçlar alıyorum . Bu son ikisi aynı cevapları verir.Anova(model, type="III")summary(model) Bir grup uydurma veri kullanarak, bu iki yöntemin normalde farklı olmadığını gördüm. Dengeli doğrusal …

10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 

Diyelim ki iid ve test etmek vech a uyumlu matris ve vektör . Bu sorun üzerinde bilinen bir çalışma var mı?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 Bariz (bana göre) bir olasılık oranı testi yoluyla olurdu, ancak kısıtlamalarına tabi olma olasılığını en üst düzeye çıkarmak bir SDP çözücüsü …

10 hypothesis-testing  normal-distribution  multivariate-analysis  maximum-likelihood  covariance 

Temel bir sorum var. Diyelim ki iki rastgele değişkenim var,XXX ve YYY. Ortalamayı çıkararak ve standart sapmaya bölerek onları standardize edebilirim, yani,Xs t a n da r dben ze d=( X- E( X) )( SD ( X) )Xstbirndbirrdbenzed=(X-E(X))(SD(X))X_{standardized} = \frac{(X - E(X))}{(SD(X))}. Korelasyonu XXX ve YYY, Co r ( X, …

10 correlation  covariance  standardization 

Asimptotik kovaryans matrisinin parametre tahminlerinin kovaryans matrisine eşit olduğu doğru mu? Eğer değilse, nedir? Ve bu durumda kovaryans matrisi ile asimptotik kovaryans matrisi arasındaki fark nedir? Şimdiden teşekkürler!

10 covariance  asymptotics 

Bu sadece birkaç kez karşılaştığım bir örnektir, bu yüzden örnek verilerim yok. R'de doğrusal regresyon modeli çalıştırmak: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1sürekli bir değişkendir. x2kategoriktir ve üç değeri vardır, örneğin "Düşük", "Orta" ve "Yüksek". Bununla birlikte, R tarafından verilen çıktı aşağıdaki gibi olacaktır: summary(a.lm) Estimate Std. Error …

10 r  regression  categorical-data  regression-coefficients  categorical-encoding  machine-learning  random-forest  anova  spss  r  self-study  bootstrap  monte-carlo  r  multiple-regression  partitioning  neural-networks  normalization  machine-learning  svm  kernel-trick  self-study  survival  cox-model  repeated-measures  survey  likert  correlation  variance  sampling  meta-analysis  anova  independence  sample  assumptions  bayesian  covariance  r  regression  time-series  mathematical-statistics  graphical-model  machine-learning  linear-model  kernel-trick  linear-algebra  self-study  moments  function  correlation  spss  probability  confidence-interval  sampling  mean  population  r  generalized-linear-model  prediction  offset  data-visualization  clustering  sas  cart  binning  sas  logistic  causality  regression  self-study  standard-error  r  distributions  r  regression  time-series  multiple-regression  python  chi-squared  independence  sample  clustering  data-mining  rapidminer  probability  stochastic-processes  clustering  binary-data  dimensionality-reduction  svd  correspondence-analysis  data-visualization  excel  c#  hypothesis-testing  econometrics  survey  rating  composite  regression  least-squares  mcmc  markov-process  kullback-leibler  convergence  predictive-models  r  regression  anova  confidence-interval  survival  cox-model  hazard  normal-distribution  autoregressive  mixed-model  r  mixed-model  sas  hypothesis-testing  mediation  interaction 

Benim bir n×pn×pn\times p matris, nerede ppp gen sayısı ve nnnhasta sayısıdır. Bu tür verilerle çalışan herkes şunu bilir:ppp her zamankinden daha büyük nnn. Özellik seçimini kullanarak aldımppp ancak daha makul bir sayıya ppp hala daha büyük nnn. Hastaların genetik profillerine dayanarak benzerliklerini hesaplamak istiyorum; Öklid mesafesini kullanabilirim, ancak Mahalanobis …

10 correlation  pca  genetics  covariance  distance-functions 

Arka fon İki blokun her birinde dört tedavi seviyesi ve altı replikat bulunan bir saha çalışmasından elde edilen verilerim var. (4x6x2 = 48 gözlem) Bloklar yaklaşık 1 mil uzaklıktadır ve bloklar içinde 42, 2m x 4m araziler ve 1m genişliğinde bir geçit vardır; çalışmam her blokta sadece 24 parsel kullandı. …

10 r  spatial  linear-model  covariance 

Örnekler: İş tanımında bir cümle var: "İngiltere'de Java kıdemli mühendisi". Derin bir öğrenme modelini 2 kategori olarak tahmin etmek istiyorum: English ve IT jobs. Geleneksel sınıflandırma modeli kullanırsam, sadece softmaxson katmanda işlevli 1 etiket tahmin edebilir . Bu nedenle, her iki kategoride "Evet" / "Hayır" ı tahmin etmek için 2 …

9 machine-learning  deep-learning  natural-language  tensorflow  sampling  distance  non-independent  application  regression  machine-learning  logistic  mixed-model  control-group  crossover  r  multivariate-analysis  ecology  procrustes-analysis  vegan  regression  hypothesis-testing  interpretation  chi-squared  bootstrap  r  bioinformatics  bayesian  exponential  beta-distribution  bernoulli-distribution  conjugate-prior  distributions  bayesian  prior  beta-distribution  covariance  naive-bayes  smoothing  laplace-smoothing  distributions  data-visualization  regression  probit  penalized  estimation  unbiased-estimator  fisher-information  unbalanced-classes  bayesian  model-selection  aic  multiple-regression  cross-validation  regression-coefficients  nonlinear-regression  standardization  naive-bayes  trend  machine-learning  clustering  unsupervised-learning  wilcoxon-mann-whitney  z-score  econometrics  generalized-moments  method-of-moments  machine-learning  conv-neural-network  image-processing  ocr  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  r  logistic  scoring-rules  probability  self-study  pdf  cdf  classification  svm  resampling  forecasting  rms  volatility-forecasting  diebold-mariano  neural-networks  prediction-interval  uncertainty 

Diyelim ki 4 olası olayın sıklık örneğine sahibim: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 ve olaylarımın gerçekleşmesi için beklenen olasılıklarım var: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Dört olayın gözlemlenen frekanslarının toplamı ile (18) Olayların beklenen frekanslarını hesaplayabilir …

9 r  statistical-significance  chi-squared  multivariate-analysis  exponential  joint-distribution  statistical-significance  self-study  standard-deviation  probability  normal-distribution  spss  interpretation  assumptions  cox-model  reporting  cox-model  statistical-significance  reliability  method-comparison  classification  boosting  ensemble  adaboost  confidence-interval  cross-validation  prediction  prediction-interval  regression  machine-learning  svm  regularization  regression  sampling  survey  probit  matlab  feature-selection  information-theory  mutual-information  time-series  forecasting  simulation  classification  boosting  ensemble  adaboost  normal-distribution  multivariate-analysis  covariance  gini  clustering  text-mining  distance-functions  information-retrieval  similarities  regression  logistic  stata  group-differences  r  anova  confidence-interval  repeated-measures  r  logistic  lme4-nlme  inference  fiducial  kalman-filter  classification  discriminant-analysis  linear-algebra  computing  statistical-significance  time-series  panel-data  missing-data  uncertainty  probability  multivariate-analysis  r  classification  spss  k-means  discriminant-analysis  poisson-distribution  average  r  random-forest  importance  probability  conditional-probability  distributions  standard-deviation  time-series  machine-learning  online  forecasting  r  pca  dataset  data-visualization  bayes  distributions  mathematical-statistics  degrees-of-freedom 

Kovaryansın nasıl çalıştığına ilişkin anlayışım, ilişkili verilerin bir şekilde yüksek bir kovaryansa sahip olması gerektiğidir. Verilerimin ilişkili göründüğü (dağılım grafiğinde gösterildiği gibi) bir durumla karşılaştım ancak kovaryans sıfıra yakın. İlişkilendirildikleri takdirde verilerin kovaryansı nasıl sıfır olabilir? import numpy as np x1 = np.array([ 0.03551153, 0.01656052, 0.03344669, 0.02551755, 0.02344788, 0.02904475, 0.03334179, …

8 python  descriptive-statistics  covariance