Die Umkehrung einer gegebenen quadratischen Matrix ist die Matrix so dass die Identitätsmatrix ist. EIN EIN EIN - 1 EIN- -1 EIN EIN - 1 EINEIN- -1
Ich habe gehört, dass partielle Korrelationen zwischen Zufallsvariablen gefunden werden können, indem die Kovarianzmatrix invertiert und entsprechende Zellen aus dieser resultierenden Präzisionsmatrix entnommen werden (diese Tatsache wird in http://en.wikipedia.org/wiki/Partial_correlation erwähnt...
Ich muss die inverse Matrix berechnen und habe die solveFunktion verwendet. Während es bei kleinen Matrizen gut funktioniert solve, ist es bei großen Matrizen tendenziell sehr langsam. Ich habe mich gefragt, ob es eine andere Funktion oder Kombination von Funktionen gibt (über SVD, QR, LU oder...
Meine Frage bezieht sich auf eine in geoR:::.negloglik.GRFoder ausgenutzte Berechnungstechnik geoR:::solve.geoR. In einem linearen gemischten Modellaufbau gilt: Y=Xβ+Zb+eY=Xβ+Zb+e Y=X\beta+Zb+e wobei ββ\beta und bbb die festen bzw. zufälligen Effekte sind. Auch ist
Ich arbeite an einigen Clustering-Techniken, bei denen ich für einen bestimmten Cluster von d-dimensionalen Vektoren eine multivariate Normalverteilung annehme und den d-dimensionalen Mittelwertvektor der Stichprobe und die Kovarianzmatrix der Stichprobe berechne. Wenn ich dann versuche zu...
Was ist ein Beispiel für perfekte Kollinearität in Bezug auf die Entwurfsmatrix ?XXX Ich hätte gerne ein Beispiel, in dem nicht geschätzt werden kann, weil nicht invertierbar ist.β^=(X′X)−1X′Yβ^=(X′X)−1X′Y\hat \beta =
Das mgcvPaket für Rhat zwei Funktionen zum Anpassen von Tensorproduktwechselwirkungen: te()und ti(). Ich verstehe die grundlegende Arbeitsteilung zwischen den beiden (Anpassen einer nichtlinearen Wechselwirkung vs. Zerlegen dieser Wechselwirkung in Haupteffekte und eine Wechselwirkung). Was ich...
Lineare Gleichungssysteme sind in der Computerstatistik allgegenwärtig. Ein spezielles System, auf das ich gestoßen bin (z. B. in der Faktoranalyse), ist das System Ax=bAx=bAx=b wobei Hier ist eine Diagonalmatrix mit einer streng positiven Diagonale, ist eine (mit ) symmetrische positive...
Ich verstehe, dass wir Regularisierung in einem Regressionsproblem der kleinsten Quadrate als anwenden können w∗=argminw[(y−Xw)T(y−Xw)+λ∥w∥2]w∗=argminw[(y−Xw)T(y−Xw)+λ‖w‖2]\boldsymbol{w}^* = \operatorname*{argmin}_w \left[ (\mathbf y-\mathbf{Xw})^T(\boldsymbol{y}-\mathbf{Xw}) +...
Die geschlossene Form von w in der linearen Regression kann wie folgt geschrieben werden w^=(XTX)−1XTyw^=(XTX)−1XTy\hat{w}=(X^TX)^{-1}X^Ty Wie können wir die Rolle von in dieser Gleichung intuitiv erklären
Ich habe 65 Stichproben von 21-dimensionalen Daten ( hier eingefügt ) und konstruiere daraus die Kovarianzmatrix. Bei der Berechnung in C ++ wird hier die Kovarianzmatrix eingefügt . Und wenn ich in Matlab aus den Daten berechnet werde (wie unten gezeigt), wird die Kovarianzmatrix hier...
Geschlossen . Diese Frage muss fokussierter sein . Derzeit werden keine Antworten akzeptiert. Möchten Sie diese Frage verbessern? Aktualisieren Sie die Frage so, dass sie sich nur auf ein Problem konzentriert, indem Sie diesen Beitrag bearbeiten . Geschlossen...
Es ist kein Fall aus der realen Welt, aber nehmen wir an, wir haben Beobachtungen und Variablen, da , wenn die Entwurfsmatrix ist, eine quadratische Matrix ist. Was bedeutet das statistisch? , wenn nicht existiert?nnnkkkk = n - 1k=n- -1k= n - 1 X.X.X(X.'X.)(X.'X.)(X'X)(X.'X.)- 1(X.'X.)-...
Ich habe diese Gleichheit wobei A und B quadratische symmetrische Matrizen sind.(A−1+B−1)−1=A(A+B)−1B(A−1+B−1)−1=A(A+B)−1B(A^{-1} + B^{-1})^{-1}=A(A+B)^{-1}BAAABBB Ich habe viele Tests von R und Matlab durchgeführt, die zeigen, dass dies zutrifft, aber ich weiß nicht, wie ich es beweisen...