«matrix-inverse» etiketlenmiş sorular

Kovaryans matrisini ters çevirerek ve bu gibi sonuçlanan hassas matristen uygun hücreler alarak, rastgele değişkenler arasındaki kısmi korelasyonların bulunabileceğini duydum (bu gerçek http://en.wikipedia.org/wiki/Partial_correlation adresinde , ancak bir kanıt olmadan). . Bu neden böyle?

32 covariance  covariance-matrix  linear-algebra  partial-correlation  matrix-inverse 

Ters matris hesaplamam gerekiyor ve solvefonksiyon kullanıyordum . Küçük matrislerde iyi çalışsa da, solvebüyük matrislerde çok yavaş olma eğilimindedir. Bana daha hızlı sonuç verebilecek başka bir fonksiyon veya fonksiyon kombinasyonlarının (SVD, QR, LU veya diğer ayrışma fonksiyonları aracılığıyla) olup olmadığını merak ediyordum.

21 r  matrix-decomposition  matrix-inverse 

Benim sorum geoR:::.negloglik.GRFveya içinde kullanılan bir hesaplama tekniği ile ilgili geoR:::solve.geoR. Doğrusal karışık model kurulumunda: burada β ve b sırasıyla sabit ve rastgele etkilerdir. Ayrıca, Σ = cov ( Y )Y=Xβ+Zb+eY=Xβ+Zb+e Y=X\beta+Zb+e ββ\betabbbΣ=cov(Y)Σ=cov(Y)\Sigma=\text{cov}(Y) Etkileri tahmin ederken , normalde böyle bir şey kullanılarak yapılabilen hesaplanması gerekir , ancak bazen ( X …

13 r  eigenvalues  matrix-decomposition  matrix-inverse  cholesky 

tasarım matrisi açısından mükemmel bir eşbiçimlilik örneği nedir ?XXX tahmin edilemeyeceği bir örnek istiyorum ters çevrilemez.β^=(X′X)−1X′Yβ^=(X'X)-1X'Y\hat \beta = (X'X)^{-1}X'Y(X′X)(X'X)(X'X)

12 regression  multicollinearity  matrix  matrix-inverse 

Bazı kümeleme teknikleri üzerinde çalışıyorum, burada belirli bir d-boyut vektörleri kümesi için çok değişkenli normal dağılım varsayıyorum ve örnek d-boyutlu ortalama vektörü ve örnek kovaryans matrisini hesaplıyorum. Sonra yeni, görünmeyen, d boyutlu bir vektörün bu kümeye ait olup olmadığına karar vermeye çalışırken mesafesini şu ölçü ile kontrol ediyorum: ( Xben- …

12 clustering  multivariate-analysis  covariance  covariance-matrix  matrix-inverse 

mgcvİçin paket Rtensör ürün etkileşimleri uydurma için iki işlevi vardır: te()ve ti(). İkisi arasındaki temel işbölümünü anlıyorum (doğrusal olmayan bir etkileşime uymak ve bu etkileşimi ana etkilere ve etkileşime ayırmak). Anlamadığım şey neden te(x1, x2)ve ti(x1) + ti(x2) + ti(x1, x2)(biraz) farklı sonuçlar üretebilir. MWE (uyarlanmıştır ?ti): require(mgcv) test1 <- …

11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 

Doğrusal regresyondaki kapalı w formu şöyle yazılabilir: w^=(XTX)−1XTyw^=(XTX)−1XTy\hat{w}=(X^TX)^{-1}X^Ty Bu denklemdeki ' nin rolünü sezgisel olarak nasıl açıklayabiliriz ?(XTX)−1(XTX)−1(X^TX)^{-1}

10 regression  least-squares  matrix  intuition  matrix-inverse 

Doğrusal denklem sistemleri, hesaplama istatistiklerinde yaygındır. Karşılaştığım özel bir sistem (örneğin, faktör analizinde) sistemdir A x = bbirx=bAx=b burada Burada D , kesinlikle pozitif bir diyagonal olan bir n × n diyagonal matristir, Ω bir m × m ( m ≪ n ile ) simetrik pozitif yarı tanımlanmış matristir ve …

10 factor-analysis  matrix  computational-statistics  matrix-decomposition  matrix-inverse 

En küçük kareler regresyon probleminde düzenlemeyi uygulayabileceğimizi anlıyorum. 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}) + \lambda\|\boldsymbol{w}\|^2 \right] ve bu sorunun şu şekilde kapalı bir çözümü olduğunu: w^=(XTX+λI)−1XTy.w^=(XTX+λI)−1XTy.\hat{\boldsymbol{w}} = (\boldsymbol{X}^T\boldsymbol{X}+\lambda\boldsymbol{I})^{-1}\boldsymbol{X}^T\boldsymbol{y}. 2. denklemde, düzenlileştirmenin, matris tersinin sayısal kararlılığını geliştirmek için yapılan \ boldsymbol {X} ^ T \ boldsymbol {X} ' un köşegenine …

10 regression  regularization  ridge-regression  overfitting  matrix-inverse