Słyszałem, że częściowe korelacje między zmiennymi losowymi można znaleźć, odwracając macierz kowariancji i pobierając odpowiednie komórki z takiej wynikowej macierzy precyzji (fakt ten jest wspomniany w http://en.wikipedia.org/wiki/Partial_correlation , ale bez dowodu) . Dlaczego tak jest?
Muszę obliczyć macierz odwrotnie i używam solvefunkcji. Chociaż działa dobrze na małych matrycach, solvezwykle działa bardzo wolno na dużych matrycach. Zastanawiałem się, czy jest jakaś inna funkcja lub kombinacja funkcji (poprzez SVD, QR, LU lub inne funkcje dekompozycji), które mogą dać mi szybsze wyniki.
Moje pytanie dotyczy techniki obliczeniowej wykorzystywanej w geoR:::.negloglik.GRFlub geoR:::solve.geoR. W liniowym modelu mieszanym: gdzie i to odpowiednio efekty stałe i losowe. Ponadtoβ b 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) Podczas szacowania efektów konieczne jest obliczenie które normalnie można wykonać za pomocą czegoś podobnego , ale czasami jest prawie …
Jaki jest przykład idealnej kolinearności pod względem macierzy projektowej ?XXX Chciałbym przykład, w którym nie można oszacować, ponieważ nie jest odwracalny.β^=(X′X)−1X′Yβ^=(X′X)−1X′Y\hat \beta = (X'X)^{-1}X'Y(X′X)(X′X)(X'X)
Pracuję nad niektórymi technikami grupowania, w których dla danej grupy wektorów wymiaru d zakładam wielowymiarowy rozkład normalny i obliczam przykładowy średni wektor d-wymiarowy i macierz kowariancji próbki. Potem, gdy stara się zdecydować, czy nowy, niewidzialny, d-wymiarowy wektor należy do tego klastra ja sprawdzając jego odległość za pośrednictwem tego środka: ( …
mgcvOpakowanie Rposiada dwie funkcje montowania interakcji produktów napinacz: te()i ti(). Rozumiem podstawowy podział pracy między nimi (dopasowanie interakcji nieliniowej vs. rozkładanie tej interakcji na główne efekty i interakcję). To, czego nie rozumiem, to dlaczego te(x1, x2)i ti(x1) + ti(x2) + ti(x1, x2)może powodować (nieznacznie) różne wyniki. MWE (dostosowany z ?ti): …
Zamkniętą formę w regresji liniowej można zapisać jako w^=(XTX)−1XTyw^=(XTX)−1XTy\hat{w}=(X^TX)^{-1}X^Ty Jak intuicyjnie wyjaśnić rolę w tym równaniu?(XTX)−1(XTX)−1(X^TX)^{-1}
Liniowe układy równań są wszechobecne w statystyce obliczeniowej. Jednym specjalnym systemem, z którym się zetknąłem (np. W analizie czynnikowej) jest system A x = bAx=bAx=b gdzie Tutaj D jest macierzą diagonalną n × n ze ściśle dodatnią przekątną, Ω jest m × m (z m ≪ n ) symetryczną dodatnią …
Rozumiem, że możemy zastosować regularyzację w przypadku problemu regresji metodą najmniejszych kwadratów jako 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] i że ten problem ma rozwiązanie zamknięte, ponieważ: 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}. Widzimy, że w drugim równaniu regularyzacja po prostu dodaje λλ\lambda do przekątnej XTXXTX\boldsymbol{X}^T\boldsymbol{X} , co ma na …
Używamy plików cookie i innych technologii śledzenia w celu poprawy komfortu przeglądania naszej witryny, aby wyświetlać spersonalizowane treści i ukierunkowane reklamy, analizować ruch w naszej witrynie, i zrozumieć, skąd pochodzą nasi goście.
Kontynuując, wyrażasz zgodę na korzystanie z plików cookie i innych technologii śledzenia oraz potwierdzasz, że masz co najmniej 16 lat lub zgodę rodzica lub opiekuna.