کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
7546828 1489648 2016 10 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Limitations on detecting row covariance in the presence of column covariance
ترجمه فارسی عنوان
محدودیت های تشخیص کواریانس رگرسیون در حضور کوواریانس ستون
ترجمه چکیده
بسیاری از تکنیک های استنتاج برای تجزیه و تحلیل داده های چند متغیره فرض می کنند که ردیف ماتریس داده ها، پیاده سازی یک بردار تصادفی توزیع مستقل و یکسان است. به عنوان مثال، چنین فرض می شود، اگر ردیف ماتریس داده ها اندازه گیری های چند متغیره در مجموعه ای از واحدهای مستقل مورد نظر است. در غیاب یک نمونه تصادفی مستقل، یک سوال مربوط به این است که آیا یک مدل آماری که چنین تبادلگر ردیف را پذیرفته است قابل اعتماد است یا نه. یک روش برای ارزیابی این احتمال پذیری، یک آزمون آماری از متغیر ردیف است. تعمیر و نگهداری یک نرخ خطای نوع ثابت بدون در نظر گرفتن کوواریانس ستون یا میانگین ماتریس می تواند با یک آزمون که تحت یک گروه مناسب از تغییرات غیر قابل تغییر است انجام شود. در چارچوب یک مدل رگرسیون متغیر ماتریس حاوی بیضی شکل (مانند مدل های عادی ماتریس)، نشان داده شده است که اگر تعداد ردیف ها به اندازه کافی بزرگتر از تعداد ستونها نباشد، هیچ تست غیرمعمول وجود ندارد. علاوه بر این، حتی اگر تعداد ردیفها بزرگ باشد، هیچ تست غیرمستقیم غیرمستقیم وجود ندارد که توانایی تشخیص کوواریانس ردیف دلخواه را در حضور کوواریانس ستون دلخواه داشته باشد. با این حال، آزمون های محرمانه می توانند ساخته شوند که توانایی تشخیص نوع خاصی از کوواریانس ردیفی را داشته باشند که در عمل ممکن است رخ دهد.
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه ریاضیات آنالیز عددی
چکیده انگلیسی
Many inference techniques for multivariate data analysis assume that the rows of the data matrix are realizations of independent and identically distributed random vectors. Such an assumption will be met, for example, if the rows of the data matrix are multivariate measurements on a set of independently sampled units. In the absence of an independent random sample, a relevant question is whether or not a statistical model that assumes such row exchangeability is plausible. One method for assessing this plausibility is a statistical test of row covariation. Maintenance of a constant type I error rate regardless of the column covariance or matrix mean can be accomplished with a test that is invariant under an appropriate group of transformations. In the context of a class of elliptically contoured matrix-variate regression models (such as matrix normal models), it is shown that there are no non-trivial invariant tests if the number of rows is not sufficiently larger than the number of columns. Furthermore, even if the number of rows is large, there are no non-trivial invariant tests that have power to detect arbitrary row covariance in the presence of arbitrary column covariance. However, biased tests can be constructed that have power to detect certain types of row covariance that may be encountered in practice.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Journal of Multivariate Analysis - Volume 152, December 2016, Pages 249-258
نویسندگان
,