問題タブ [multivariate-testing]

相関性の高い 7 つのパラメーターのセットがあり、ランダムに生成されたセットを抽出できる必要があります。ただし、すべての変数が多変量正規分布に従うわけではありません。以下にパラメーターの分布をプロットしました。最後の 2 つのパラメーターがそれぞれ指数分布と一様分布に従っているように見えることがわかります。ランダム セットを生成するにはどうすればよいですか?

関数に外生変数を追加すると、単変量 ARIMA モデルは多変量になりますか? 関数xregを使用してrでこれを行いました。

例えば：fitwithtwoexfactors = arima(futoilrtn,order=c(0,0,1), xreg=exogenous)

exogenous は、2 つの列を持つデータ フレームです。

最終製品の予測可能性を向上させるために補助データ ソースを使用することの重要性を見つけるためのコードを開発しようとしています。分析用の私の好みのプログラムである matlab でデータの準備ができています。

次の方程式を解こうとしています。

P(t,i) = a(i) + b(i)*Z(t,i) + c(i)*Y(t,i) + d(i)*X(t,i) + e(私は、Wi）

ここで、P、Z、Y、X、W は既知であり、t および i はインデックスであり、P の既存の値と予測値の差を最小化する a、b、c、d、および e の値を見つけたいと考えています。 P.

t = 1:20 および i ~ 1:250000

最終的には、e(i) の値をゼロに設定し、追加の変数を追加することでどの程度改善されるかを確認してから、乱数ストリームでもテストします。

詳細が必要な場合は、提供しようと思います。

以下に提案する方法を試しましたが、Z、Y、および X の値が行列であるため、出力行列 sol は t の幅の 3 倍 + e の 1 つの要素です。私はさらに読んで、方法は一般化線形モデルまたはパネル回帰モデルのいずれかである必要があると考えていますが、設定方法がわかりません。Mathworks の例を何度か読み直しましたが、まだ混乱しています。

複数の予測変数を使用して、複数の従属変数を予測したいと考えています。私の理解が正しければ、原則として、それぞれが 1 つの従属変数を予測する一連の線形回帰モデルを作成できますが、従属変数が相関している場合は、多変量回帰を使用する方が理にかなっています。後者をやりたいのですが、方法がわかりません。

これまでのところ、これを具体的にサポートする Python パッケージは見つかりませんでした。私はscikit-learnを試しました.線形回帰モデルの例は、yが配列(観測ごとに1つの従属変数)の場合のみを示していますが、複数のyを処理できるようです. しかし、この「多変量」メソッドの出力を、各従属変数を手動でループし、それらを互いに独立して予測して得た結果と比較すると、結果はまったく同じです。一部の従属変数 (>0.5) の間に強い相関関係があるため、これは当てはまらないと思います。

コードは次のようになりyます。n x 1行列またはn x m行列とx、newxさまざまなサイズの行列 ( の行数x == n) を使用します。

この関数は実際に多変量回帰を実行しますか?

この例 (ここから) では、リモート センシング データが使用されます。このデータ セットでは、観察結果はクローバー、トウモロコシ、ワタ、ダイズ、テンサイの 5 つの作物にグループ化されています。x1 から x4 と呼ばれる 4 つのメジャーが記述変数を構成します。

すべての X 変数を使用して判別関数を調整します。

このプロットで

作物の線形判別関数を抽出するにはどうすればよいですか (sas 出力テーブル)

毒性試験のデータがあります。私の応答変数は ですPlutei。これは、収集された通常の形の幼虫 (6 回の複製) の数です。

• 2つの異なる種から
• 1 年の 5 つの異なる時期に
• 3 つの異なるサイトで。

私はこの幼虫を次のように処理しました：

• 3種類の金属
• それぞれ6つの異なる濃度で（毒性を分析するため）。

Plutei測定した応答における各因子 (およびそれらの相互作用) の有意性を評価したいと考えており、パッケージ バージョン 2.2-1のadonis関数を使用して実行したいと考えていました。vegan

次のようなデータフレームを作成しました。

これはstr(mydata)次のとおりです。

adonis関数を実行しようとすると、

次のメッセージが表示されます。

私は何を間違っていますか？

R で多変量正規分布をシミュレートしたいと思います。mu と sigma の値が必要であることがわかりました。残念ながら入手方法はわかりません。

次のリンクでは、私のデータがcsvファイル「Input.csv」にあります。ありがとう https://www.dropbox.com/sh/blnr3jvius8f3eh/AACOhqyzZGiDHAOPmyE__873a?dl=0

例を教えてください。ラウル

1. R で多変量回帰を実行したい (ここで、各出力サンプルは数値ではなくベクトルです) lm()。関数を使用して処理できることがわかっています。ただし、多変量出力データは必ずしも正規分布しているとは限らないため、代わりに多変量 t 回帰を使用しようとしています。それは大丈夫ですか？
2. 多変量学生t回帰を行うRのパッケージはありますか?

ありがとう、ゴルシード