Priorcovmatrix: explorar, visualizar y estimar matrices de covarianzas
La estimación de matrices de covarianza surge en problemas multivariados como la distribución normal multivariada o modelos de regresión generalizados mixtos donde los efectos aleatorios son modelados de forma conjunta. La inferencia Bayesiana sobre una matriz de covarianza requiere especificar una...
Guardado en:
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| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2018
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| Acceso en línea: | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/72043 http://47jaiio.sadio.org.ar/sites/default/files/LatinR_3.pdf |
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Universidad Nacional de La Plata |
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Español |
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Ciencias Informáticas distribuciones multivariadas matrices de covarianza |
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Ciencias Informáticas distribuciones multivariadas matrices de covarianza Alvarez Castro, Ignacio Priorcovmatrix: explorar, visualizar y estimar matrices de covarianzas |
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La estimación de matrices de covarianza surge en problemas multivariados como la distribución normal multivariada o modelos de regresión generalizados mixtos donde los efectos aleatorios son modelados de forma conjunta. La inferencia Bayesiana sobre una matriz de covarianza requiere especificar una distribución de probabilidades para dicha matriz. Las distribuciones que tienen como dominio las matrices de covarianza no han recibido mucha atención en términos de caracterizar sus propiedades.
En este trabajo se presenta el paquete priorcovmatrix permite ajustar, simular y visualizar algunas distribuciones multivariadas utilizadas para modelar matrices de covarianza. La distribución Wishart inversa, Wishart inversa escalada, y otras distribuciones forman parte de la librería. |
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Alvarez Castro, Ignacio |
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