Preciso de uma fórmula para a probabilidade de um evento em uma distribuição n-variável de Bernoulli com P ( X i = 1 ) = p i probabilidades para um único elemento e para pares de elementos P ( X i = 1 ∧ X j = 1 ) = p i j . Equivalentemente eu poderia dar média e covariância de X...
Estou usando a Decomposição de Valor Singular como uma técnica de redução de dimensionalidade. Dados os Nvetores de dimensão D, a idéia é representar os recursos em um espaço transformado de dimensões não correlacionadas, que condensa a maioria das informações dos dados nos vetores próprios desse...
Encontrei recentemente a distribuição bivariada de Poisson, mas estou um pouco confusa sobre como ela pode ser derivada. A distribuição é dada por: P( X= x , Y= y)=e−(θ1+θ2+θ0)θx1x!θy2y!∑i=0min(x,y)(xi)(yi)i!(θ0θ1θ2)iP(X=x,Y=y)=e−(θ1+θ2+θ0)θ1xx!θ2yy!∑i=0min(x,y)(xi)(yi)i!(θ0θ1θ2)iP(X = x, Y = y)...
Atualmente, estou trabalhando em um problema no qual temos um pequeno conjunto de dados e estamos interessados no efeito causal de um tratamento no resultado. Meu orientador me instruiu a realizar uma regressão univariada em cada preditor com o resultado como resposta e, em seguida, a atribuição...
Digamos que você tenha dois conjuntos de dados multivariados, digamos um antigo e um novo, e que eles deveriam ter sido gerados pelo mesmo processo (para o qual você não tem modelo), mas talvez, em algum lugar ao longo da linha de coleta / criação os dados, algo deu errado. Você não deseja usar os...
Minha tarefa é testar se há alteração na matriz de covariância de 6 variáveis. Os valores de 6 variáveis são medidos duas vezes nos mesmos sujeitos (3 anos entre as medições). Como eu posso fazer isso? Venho fazendo a maior parte do meu trabalho usando
Estou trabalhando em algumas técnicas de agrupamento, nas quais, para um determinado agrupamento de vetores da dimensão d, assumo uma distribuição normal multivariada e calculo o vetor médio da dimensão d da amostra e a matriz de covariância da amostra. Então, quando tentando decidir se um novo,...
Após a pergunta de zzk sobre seu problema com simulações negativas, estou me perguntando quais são as famílias parametrizadas de distribuições no quadrante k-dimensional positivo, R k +, para o qual a matriz de covariância Σ pode ser definida.Rk+R+k\mathbb{R}_+^kΣΣ\Sigma Como discutido com ZZK ,...
Como posso testar efeitos em uma ANOVA de plotagem dividida usando comparações de modelos adequadas para uso com os argumentos Xe em R? Estou familiarizado com Dalgaard (2007) [1]. Infelizmente, ele apenas modela os designs de plotagem dividida. Fazendo isso em um design totalmente aleatório, com...
Estive usando o ajuste de modelo caret, mas depois executei novamente o modelo usando o gbmpacote. Entendo que o caretpacote usa gbme a saída deve ser a mesma. No entanto, apenas um teste rápido usando data(iris)mostra uma discrepância no modelo de cerca de 5% usando RMSE e R ^ 2 como métrica de...
Dados gaussianos distribuídos em uma única dimensão requerem dois parâmetros para caracterizá-los (média, variância), e há rumores de que cerca de 30 amostras selecionadas aleatoriamente são geralmente suficientes para estimar esses parâmetros com confiança razoavelmente alta. Mas o que acontece...
Eu tenho os seguintes dados de séries temporais: index Time value_1 value_2 value_3 0 2016-04-01 06:00:10 1 5 2 1 2016-04-01 06:00:20 2 9 8 2 2016-04-01 06:00:30 3 5 1 3 2016-04-01 06:00:40 4 4 4 4 2016-04-01 06:00:50 3 4 5 6 2016-04-01 06:01:00 4 3 2 Esta é uma série temporal univariada...
A distribuição normal bivariada com média e matriz de covariância pode ser reescrita em coordenadas polares com raio e ângulo . Minha pergunta é: Qual é a distribuição amostral de , isto é, a distância de um ponto ao centro estimado dada a matriz de covariância da amostra...
Estou tentando resumir o que entendi até agora na análise multivariada penalizada com conjuntos de dados de alta dimensão, e ainda luto para obter uma definição adequada da penalização de limiar suave versus penalização por Lasso (ou ).L1L1L_1 Mais precisamente, usei a regressão PLS esparsa para...
Eu gostaria de fazer uma análise de intervenção para quantificar os resultados de uma decisão política sobre as vendas de álcool ao longo do tempo. No entanto, sou bastante novo na análise de séries temporais, por isso tenho algumas perguntas para iniciantes. Um exame da literatura revela que...
Usando um biplot de valores obtidos através da análise de componentes principais, é possível explorar as variáveis explicativas que compõem cada componente principal. Isso também é possível com a Análise Discriminante Linear? Os exemplos fornecidos usam Os dados são "Dados de íris de Edgar...
Nas configurações de regressão univariada, tentamos modelar y=Xβ+noisey=Xβ+noisey = X\beta +noise onde um vetor de observações e a matriz de design com preditores. A solução é . n X ∈ R n × m m β 0 = ( X T X ) - 1 X yy∈Rny∈Rny \in \mathbb{R}^nnnnX∈Rn×mX∈Rn×mX \in \mathbb{R}^{n \times...
As variáveis dependentes em um MANOVA não devem ser "fortemente correlacionadas". Mas quão forte uma correlação é muito forte? Seria interessante obter a opinião das pessoas sobre esse assunto. Por exemplo, você continuaria com o MANOVA nas seguintes situações? Y1 e Y2 são correlacionados com...
Tendo trabalhado principalmente com dados transversais até agora e navegando muito recentemente, explorando uma série de publicações introdutórias sobre séries temporais, imagino qual o papel das variáveis explicativas na análise de séries temporais. Eu gostaria de explicar uma tendência em vez...
O mgcvpacote para Rpossui duas funções para ajustar as interações do produto tensorial: te()e ti(). Entendo a divisão básica do trabalho entre os dois (ajustando uma interação não linear versus decompondo essa interação em efeitos principais e uma interação). O que não entendo é o porquê te(x1,...