/ edit: Seguimiento adicional ahora puedes usar irlba :: prcomp_irlba / edit: siguiendo mi propio post. irlbaahora tiene argumentos de "centro" y "escala", que le permiten usarlo para calcular componentes principales, por ejemplo: pc <- M %*% irlba(M, nv=5, nu=0, center=colMeans(M),...
He realizado una regresión en los condados de EE. UU. Y estoy buscando colinealidad en mis variables 'independientes'. Los diagnósticos de regresión de Belsley, Kuh y Welsch sugieren mirar el índice de condición y las proporciones de descomposición de la varianza: library(perturb) ## colldiag(,...
Dada una aproximación de PCA (o SVD) de la matriz XXX con una matriz X , sabemos que X es la mejor aproximación de bajo rango de X .X^X^\hat XX^X^\hat XXXX ¿Es esto de acuerdo con la norma inducida ∥⋅∥2∥⋅∥2\parallel \cdot \parallel_2 (es decir, la norma de mayor valor propio) o de acuerdo con la...
Tengo una serie temporal que contiene componentes dobles estacionales y me gustaría descomponer la serie en los siguientes componentes de la serie temporal (tendencia, componente estacional 1, componente estacional 2 y componente irregular). Hasta donde sé, el procedimiento STL para descomponer una...
Esta pregunta trata sobre una manera eficiente de calcular los componentes principales. Muchos textos sobre PCA lineal abogan por el uso de la descomposición de valores singulares de los datos de casos . Es decir, si tenemos datos XX\bf X y queremos reemplazar las variables (sus columnas ) por...
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...
Hace poco leí el libro de Skillicorn sobre descomposiciones de matrices, y me decepcionó un poco, ya que estaba dirigido a un público universitario. Me gustaría compilar (para mí y para otros) una breve bibliografía de documentos esenciales (encuestas, pero también documentos innovadores) sobre...
Supongamos que tengo una matriz densa de tamaño m × n , con descomposición SVD A = U S V ⊤ . En puedo calcular la SVD de la siguiente manera: .AA \textbf{A}m×nm×nm \times nA=USV⊤.A=USV⊤.\mathbf{A}=\mathbf{USV}^\top.Rsvd(A) Si se agrega una nueva fila a A , ¿se puede calcular la nueva...
Acabo de leer un artículo en el que los autores llevaron a cabo una regresión múltiple con dos predictores. El valor global de r cuadrado fue de 0,65. Proporcionaron una tabla que dividía el r-cuadrado entre los dos predictores. La mesa se veía así: rsquared beta df pvalue whole model 0.65 NA 2,...
Cerrado. Esta pregunta está fuera de tema . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que esté en el tema de Cross Validated. Cerrado hace 2 años . ¿Podría alguien idear el código R para trazar...
Considere una serie de tiempo simple: > tp <- seq_len(10) > tp [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 podemos calcular una matriz de adyacencia para esta serie de tiempo que representa los enlaces temporales entre muestras. Al calcular esta matriz, agregamos un sitio imaginario en el tiempo 0 y el...
Se supone que debo enseñar el teorema de Frish Waugh en econometría, que no he estudiado. He entendido las matemáticas detrás de esto y espero que la idea también "el coeficiente que obtienes para un coeficiente particular de un modelo lineal múltiple sea igual al coeficiente del modelo de...
Dada una matriz , la factorización de matriz no negativa (NMF) encuentra dos matrices no negativas W m × k y H k × n (es decir, con todos los elementos ≥ 0 ) para representar la matriz descompuesta como:Vm×nVm×n\mathbf V^{m \times n}Wm×kWm×k\mathbf W^{m \times k}Hk×nHk×n\mathbf H^{k \times...
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 (...
Estoy trabajando en un proyecto de filtrado colaborativo (CF), es decir, completar una matriz parcialmente observada o, en general, un tensor. Soy un novato en el campo, y para este proyecto eventualmente tengo que comparar nuestro método con otros conocidos que hoy en día, los métodos propuestos...
En todos los sistemas de recomendación modernos que he visto que se basan en la factorización matricial, se realiza una factorización matricial no negativa en la matriz de película del usuario. Puedo entender por qué la no negatividad es importante para la interpretabilidad y / o si desea factores...
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...
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...
Mi pregunta es realmente simple, pero esas son las que realmente me entienden :) Realmente no sé cómo evaluar si una serie de tiempo específica se descompondrá utilizando un método de descomposición aditiva o multiplicativa. Sé que hay indicios visuales para distinguirlos, pero no los...
Considere el problema de filtrado colaborativo. Tenemos una matriz de tamaño #users * #items. si al usuario me gusta el elemento j, si al usuario no le gustan los elementos j ysi no hay datos sobre el par (i, j) Queremos predecir para futuros usuarios, pares de elementos.MMMMi,j=1Mi,j=1M_{i,j} =...