Pytania otagowane jako determinant

3
Dlaczego macierz korelacji musi być dodatnia półokreślona i co to znaczy być dodatnim półokreślonym?
Badałem znaczenie dodatnich półokreślonych właściwości macierzy korelacji lub kowariancji. Szukam jakichkolwiek informacji na temat Definicja dodatniej półokreśloności; Jego ważne właściwości, praktyczne implikacje; Konsekwencja negatywnego wyznacznika, wpływ na analizę wielowymiarową lub wyniki symulacji itp.
2
Determinator macierzy informacji Fishera dla modelu nadparametryzowanego
Rozważ losową zmienną Bernoulliego X∈{0,1}X∈{0,1}X\in\{0,1\} z parametrem θθ\theta(prawdopodobieństwo sukcesu). Funkcja prawdopodobieństwa i informacje Fishera (a1×11×11 \times 1 macierz) to: L.1( θ ; X)ja1( θ )= p (X| θ ) =θX( 1 - θ)1 - X= detja1( θ ) =1θ ( 1 - θ )L1(θ;X)=p(X|θ)=θX(1−θ)1−XI1(θ)=detI1(θ)=1θ(1−θ) \begin{align} \mathcal{L}_1(\theta;X) &= p(\left.X\right|\theta) = \theta^{X}(1-\theta)^{1-X} …
1
Jak wygenerować równomiernie losowe ortogonalne macierze determinanty dodatniej?
Mam chyba głupie pytanie, które muszę przyznać, że jestem zdezorientowany. Wyobraź sobie powtarzające się generowanie równomiernie rozmieszczonej losowej macierzy ortogonalnej (ortonormalnej) o pewnym rozmiarze . Czasami wygenerowana macierz ma wyznacznik a czasem ma wyznacznik . (Istnieją tylko dwie możliwe wartości. Z punktu widzenia rotacji ortogonalnej oznacza, że ​​oprócz rotacji istnieje …
Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.