Puede usar cualquiera de las normas (consulte Wikipedia en una variedad de normas; tenga en cuenta que la raíz cuadrada de la suma de las distancias al cuadrado, √∥A−B∥p , se llama norma Frobenius, y es diferente de lanormaL2, que es la raíz cuadrada del mayor valor propio de(A-B)2, aunque por supuesto lo harían generar la misma topología). La distancia KL entre las dos distribuciones normales con las mismas medias (digamos cero) y las dos matrices de covarianza específicas también está disponible enWikipediacomo1∑i,j(aij−bij)2−−−−−−−−−−−−√L2(A−B)2.12[tr(A−1B)−ln(|B|/|A|)]
Editar: si una de las matrices es una matriz implícita en el modelo y la otra es la matriz de covarianza de muestra, entonces, por supuesto, puede formar una prueba de razón de probabilidad entre las dos. Mi colección favorita personal de tales pruebas para estructuras simples se da en Rencher (2002) Métodos de análisis multivariante . Casos más avanzados están cubiertos en el modelo de estructura de covarianza, en el cual un punto de partida razonable es Bollen (1989) Ecuaciones estructurales con variables latentes .