He estado investigando el significado de la propiedad positiva semi-definida de las matrices de correlación o covarianza. Estoy buscando cualquier información sobre Definición de semi-definición positiva; Sus propiedades importantes, implicaciones prácticas; La consecuencia de tener...
Considere una variable aleatoria de Bernoulli con parámetro (probabilidad de éxito). La función de probabilidad y la información de Fisher (una matriz ) son:θ 1 × 1X∈{0,1}X∈{0,1}X\in\{0,1\}θθ\theta1×11×11 \times
Probablemente tengo una pregunta tonta sobre la cual, debo confesar, estoy confundido. Imagine la generación repetida de una matriz ortogonal aleatoria (ortonormal) distribuida uniformemente de algún tamaño . Algunas veces la matriz generada tiene determinante y otras veces tiene determinante ....
Mientras aprendía a calcular las matrices de covarianza y correlación y sus inversas en VB y T-SQL hace unos años, aprendí que las diversas entradas tienen propiedades interesantes que pueden hacerlas útiles en los escenarios correctos de minería de datos. Un ejemplo obvio es la presencia de...
Digamos que tengo un vector aleatorio Y∼N(Xβ,Σ)Y∼N(Xβ,Σ)Y\sim N(X\beta,\Sigma) y Σ≠σ2IΣ≠σ2I\Sigma\neq\sigma^2 I. Es decir, los elementos deYYY (dado XβXβX\beta) están correlacionados. El estimador natural de ββ\beta es (X′Σ−1X)−1X′Σ−1Y(X′Σ−1X)−1X′Σ−1Y(X'\Sigma^{-1}X)^{-1}X'\Sigma^{-1}Yy...