Preguntas etiquetadas con matrix-inverse

Escuché que se pueden encontrar correlaciones parciales entre variables aleatorias invirtiendo la matriz de covarianza y tomando celdas apropiadas de dicha matriz de precisión resultante (este hecho se menciona en http://en.wikipedia.org/wiki/Partial_correlation , pero sin una prueba) . ¿Por qué es este el caso?

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

Necesito calcular la matriz inversa y he estado usando la solvefunción. Si bien funciona bien en matrices pequeñas, solvetiende a ser muy lento en matrices grandes. Me preguntaba si hay alguna otra función o combinación de funciones (a través de SVD, QR, LU u otras funciones de descomposición) que puedan …

21 r  matrix-decomposition  matrix-inverse 

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 

¿Cuál es un ejemplo de colinealidad perfecta en términos de la matriz de diseño XXX ? Quisiera un ejemplo donde β = ( X ' X ) - 1 X ' Y no puede estimarse porque ( X ' X ) no es invertible.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 

Estoy trabajando en algunas técnicas de agrupamiento, donde para un grupo dado de vectores de dimensión d supongo una distribución normal multivariada y calculo el vector medio d-dimensional de la muestra y la matriz de covarianza de la muestra. Luego, cuando trato de decidir si un nuevo vector d-dimensional invisible, …

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

El mgcvpaquete Rtiene dos funciones para ajustar las interacciones del producto tensorial: te()y ti(). Entiendo la división básica del trabajo entre los dos (ajustar una interacción no lineal versus descomponer esta interacción en efectos principales y una interacción). Lo que no entiendo es por qué te(x1, x2)y ti(x1) + ti(x2) …

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 

La forma cerrada de w en regresión lineal se puede escribir como w^=(XTX)−1XTyw^=(XTX)−1XTy\hat{w}=(X^TX)^{-1}X^Ty ¿Cómo podemos explicar intuitivamente el papel de en esta ecuación?(XTX)−1(XTX)−1(X^TX)^{-1}

10 regression  least-squares  matrix  intuition  matrix-inverse 

Los sistemas lineales de ecuaciones son penetrantes en las estadísticas computacionales. Un sistema especial que he encontrado (por ejemplo, en el análisis factorial) es el sistema Ax=bAx=bAx=b donde Aquí es una matriz diagonal con una diagonal estrictamente positiva, es una matriz semi-definida simétrica positiva (con ), y es una matriz …

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

Entiendo que podemos emplear la regularización en un problema de regresión de mínimos cuadrados como 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] y que este problema tiene una solución de forma cerrada como: 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}. Vemos que en la segunda ecuación, la regularización es simplemente agregar λλ\lambda …

10 regression  regularization  ridge-regression  overfitting  matrix-inverse 

Cerrada . Esta pregunta necesita estar más centrada . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que se centre en un problema solo editando esta publicación . Cerrado hace 3 años . Me hicieron esta pregunta en una entrevista. Aunque hice todo lo posible …

8 matrix-inverse 

Tengo 65 muestras de datos de 21 dimensiones (pegados aquí ) y estoy construyendo la matriz de covarianza a partir de ellos. Cuando se calcula en C ++, obtengo la matriz de covarianza pegada aquí . Y cuando se calcula en matlab a partir de los datos (como se muestra …

8 clustering  matlab  covariance  distance-functions  matrix-inverse