Una matriz (matrices plurales) es una matriz rectangular de números, símbolos o expresiones dispuestas en filas y columnas. Los elementos individuales en una matriz se denominan sus elementos o entradas.
El análisis de componentes principales (PCA) generalmente se explica a través de una descomposición propia de la matriz de covarianza. Sin embargo, también se puede realizar a través de descomposición en valores singulares (SVD) de la matriz de datos . ¿Como funciona? ¿Cuál es la conexión entre...
Últimamente me he dado cuenta de que muchas personas están desarrollando equivalentes de tensor de muchos métodos (factorización de tensor, núcleos de tensor, tensores para modelar temas, etc.) Me pregunto, ¿por qué el mundo de repente está fascinado con los tensores? ¿Hay documentos recientes /...
Para una matriz de datos dada (con variables en columnas y puntos de datos en filas), parece que juega un papel importante en las estadísticas. Por ejemplo, es una parte importante de la solución analítica de los mínimos cuadrados ordinarios. O, para PCA, sus vectores propios son los componentes...
Estoy empezando a incursionar con el uso de glmnetla LASSO regresión donde mi resultado de interés es dicotómica. He creado un pequeño marco de datos simulados a continuación: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- c(0.86, 0.45, 0.99, 0.84,...
Para un estudio de simulación tengo para generar variables aleatorias que muestran un (población) de correlación prefined a una variable existente .YYY Miré en los Rpaquetes copulay CDVineque pueden producir distribuciones aleatorias multivariadas con una estructura de dependencia dada. Sin...
Estoy haciendo algunos cálculos en diferentes matrices (principalmente en regresión logística) y comúnmente aparece el error "Matrix is singular", donde tengo que volver y eliminar las variables correlacionadas. Mi pregunta aquí es, ¿qué consideraría una matriz "altamente" correlacionada? ¿Existe...
Me preguntaba si alguien podría señalarme algunas referencias que discutan la interpretación de los elementos de la matriz de covarianza inversa, también conocida como matriz de concentración o matriz de precisión. Tengo acceso a las dependencias multivariadas de Cox y Wermuth , pero lo que estoy...
He estado trabajando en R por un tiempo y me he enfrentado a cosas como PCA, SVD, descomposiciones QR y muchos resultados de álgebra lineal (al inspeccionar estimaciones de regresiones ponderadas y demás), así que quería saber si alguien tiene una recomendación sobre un buen libro completo de...
He leído sobre la descomposición de valores singulares (SVD). En casi todos los libros de texto se menciona que factoriza la matriz en tres matrices con especificación dada. Pero, ¿cuál es la intuición detrás de dividir la matriz en tal forma? PCA y otros algoritmos para la reducción de...
Supongo que la respuesta debería ser sí, pero aún siento que algo no está bien. Debería haber algunos resultados generales en la literatura, ¿alguien podría
Tengo curiosidad sobre la naturaleza de Σ−1Σ−1\Sigma^{-1} . ¿Alguien puede decir algo intuitivo sobre "¿Qué dice Σ−1Σ−1\Sigma^{-1} sobre los datos?" Editar: Gracias por las respuestas Después de tomar algunos cursos excelentes, me gustaría agregar algunos puntos: Es una medida de la...
Me gustaría poder generar eficientemente matrices de correlación semidefinidas positivas (PSD). Mi método se ralentiza dramáticamente a medida que aumento el tamaño de las matrices que se generarán. ¿Podría sugerir alguna solución eficiente? Si conoce algún ejemplo en Matlab, estaría muy...
Digamos que tengo una densidad normal multivariada . Quiero obtener la segunda derivada (parcial) wrt . No estoy seguro de cómo tomar derivada de una matriz.norte( μ , Σ )norte(μ,Σ)N(\mu, \Sigma)μμ\mu Wiki dice que tome el elemento derivado por elemento dentro de la matriz. Estoy trabajando con...
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...
Recibí una pregunta extraña cuando estaba experimentando algunas optimizaciones convexas. La pregunta es: Supongamos que genero aleatoriamente (digamos distribución normal estándar) una matriz simétrica (por ejemplo, genero una matriz triangular superior y lleno la mitad inferior para asegurarme...
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...
Digamos que tengo una distribución gaussiana multivariada -dimensional. Y tomo observaciones (cada uno de ellos un -vector) de esta distribución y calcular la matriz de covarianza de la muestra . En este artículo , los autores afirman que la matriz de covarianza muestral calculada con es singular.n...
¿Hay alguna medida de similitud o distancia entre dos matrices de covarianza simétrica (ambas tienen las mismas dimensiones)? Estoy pensando aquí en análogos a la divergencia KL de dos distribuciones de probabilidad o la distancia euclidiana entre vectores, excepto que se aplica a las matrices. Me...
Hay tres variables aleatorias, . Las tres correlaciones entre las tres variables son las mismas. Es decir,x,y,zx,y,zx,y,z ρ=cor(x,y)=cor(x,z)=cor(y,z)ρ=cor(x,y)=cor(x,z)=cor(y,z)\rho=\textrm{cor}(x,y)=\textrm{cor}(x,z)=\textrm{cor}(y,z) ¿Cuál es el límite más ajustado que puede dar por...
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 6 años . Me gustaría realizar una normalización en...