Preguntas etiquetadas con cholesky

Utilizo la descomposición de Cholesky para simular variables aleatorias correlacionadas dada una matriz de correlación. La cuestión es que el resultado nunca reproduce la estructura de correlación tal como se da. Aquí hay un pequeño ejemplo en Python para ilustrar la situación. import numpy as np n_obs = 10000 means …

19 correlation  random-generation  cholesky 

Me gustaría dibujar una muestra x∼N(0,Σ)x∼N(0,Σ)\mathbf{x} \sim N\left(\mathbf{0}, \mathbf{\Sigma} \right) . Wikipedia sugiere usar una descomposición de Cholesky o Eigen , es decir, Σ=D1DT1Σ=D1D1T \mathbf{\Sigma} = \mathbf{D}_1\mathbf{D}_1^T o Σ=QΛQTΣ=QΛQT \mathbf{\Sigma} = \mathbf{Q}\mathbf{\Lambda}\mathbf{Q}^T Y por lo tanto, la muestra se puede extraer mediante: x=D1vx=D1v \mathbf{x} = \mathbf{D}_1 \mathbf{v} o x=QΛ−−√vx=QΛv \mathbf{x} …

16 normal-distribution  random-generation  svd  cholesky 

Calculé la matriz de covarianza de la muestra de una muestra y obtuve una matriz simétrica. Con , me gustaría crear -variate rn distribuido normal, pero por lo tanto necesito la descomposición de Cholesky de . ¿Qué debo hacer si no es definitivo positivo?CCCCCCnnortenCCCCCC

15 r  random-generation  covariance-matrix  multivariate-normal  cholesky 

Mi pregunta se refiere a una técnica de cálculo explotada en geoR:::.negloglik.GRFo geoR:::solve.geoR. En una configuración de modelo mixto lineal: donde y son los efectos fijos y aleatorios, respectivamente. Además,Y= Xβ+ Zb + eY=Xβ+Zsi+mi Y=X\beta+Zb+e ββ\betasisibΣ = cov ( Y)Σ=cov(Y)\Sigma=\text{cov}(Y) Al estimar los efectos, es necesario calcular ( X′Σ- 1X)- …

13 r  eigenvalues  matrix-decomposition  matrix-inverse  cholesky