/ editar: Acompanhamento adicional agora você pode usar o irlba :: prcomp_irlba / edit: acompanhando meu próprio post. irlbaagora possui argumentos de "centro" e "escala", que permitem usá-lo para calcular componentes principais, por exemplo: pc <- M %*% irlba(M, nv=5, nu=0,...
Fiz uma regressão em condados dos EUA e estou verificando a colinearidade em minhas variáveis 'independentes'. O diagnóstico de regressão de Belsley, Kuh e Welsch sugere analisar as proporções de decomposição do índice de condições e da decomposição de variância: library(perturb) ## colldiag(,...
Dado um PCA (ou SVD) aproximação de matriz XXX com uma matriz X , sabemos que X é o melhor baixo-rank aproximação das X .X^X^\hat XX^X^\hat XXXX Isso está de acordo com a norma induzida ∥⋅∥2∥⋅∥2\parallel \cdot \parallel_2 (ou seja, a maior norma de autovalor) ou de acordo com a norma Frobenius...
Tenho uma série temporal que contém componentes sazonais duplos e gostaria de decompor a série nos seguintes componentes da série temporal (tendência, componente sazonal 1, componente sazonal 2 e componente irregular). Até onde eu sei, o procedimento STL para decompor uma série em R permite apenas...
Esta pergunta é sobre uma maneira eficiente de calcular os componentes principais. Muitos textos sobre PCA linear advogam o uso da decomposição de valor singular dos dados casewise . Ou seja, se temos dados XX\bf X e queremos substituir as variáveis (suas colunas ) por componentes principais,...
Eu preciso calcular a matriz inversa e tenho usado a solvefunção. Embora funcione bem em matrizes pequenas, solvetende a ser muito lento em matrizes grandes. Eu queria saber se existe alguma outra função ou combinação de funções (por meio de SVD, QR, LU ou outras funções de decomposição) que possa...
Recentemente, li o livro de Skillicorn sobre decomposições matriciais e fiquei um pouco decepcionado, pois era direcionado a um público de graduação. Gostaria de compilar (para mim e para os outros) uma breve bibliografia de artigos essenciais (pesquisas, mas também artigos inovadores) sobre...
Suponha que eu possua uma matriz densa de m × n , com decomposição SVD A = U S V ⊤ . Em que posso calcular o SVD da seguinte forma: .UMAUMA \textbf{A}m × nm×nm \times nA = U S V⊤.UMA=vocêSV⊤.\mathbf{A}=\mathbf{USV}^\top.Rsvd(A) Se uma nova -ésima linha for adicionada a A , será possível calcular a...
Acabei de ler um artigo em que os autores realizaram uma regressão múltipla com dois preditores. O valor geral ao quadrado de r foi 0,65. Eles forneceram uma tabela que dividiu o quadrado do r entre os dois preditores. A tabela ficou assim: rsquared beta df pvalue whole model 0.65 NA 2, 9...
Fechadas. Esta questão está fora de tópico . No momento, não está aceitando respostas. Deseja melhorar esta pergunta? Atualize a pergunta para que ela esteja no tópico de Validação cruzada. Fechado há 2 anos . Alguém poderia inventar o código R para...
Considere uma série temporal simples: > tp <- seq_len(10) > tp [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 podemos calcular uma matriz de adjacência para essa série temporal que representa os links temporais entre amostras. Ao calcular essa matriz, adicionamos um site imaginário no tempo 0 e o link entre...
Devo ensinar o teorema de Frish Waugh em econometria, que não estudei. Entendi a matemática por trás disso e espero que a idéia também "o coeficiente obtido para um determinado coeficiente de um modelo linear múltiplo seja igual ao coeficiente do modelo de regressão simples se você" eliminar "a...
Dada uma matriz , a fatoração de matriz não negativa (NMF) encontra duas matrizes não negativas e ( ou seja, com todos os elementos ) para representar a matriz decomposta como:W m × k H k × n ≥0Vm×nVm×n\mathbf V^{m \times n}Wm×kWm×k\mathbf W^{m \times k}Hk×nHk×n\mathbf H^{k \times n}≥0≥0\ge...
Minha pergunta se refere a uma técnica de computação explorada em geoR:::.negloglik.GRFou geoR:::solve.geoR. Em uma configuração linear modelo misto: onde e são os efeitos fixos e aleatórios, respectivamente. Além disso,β b Σ = cov ( Y
Estou trabalhando em um projeto para filtragem colaborativa (CF), ou seja, concluindo uma matriz parcialmente observada ou, mais geralmente, tensor. Eu sou um novato em campo e, para este projeto, eventualmente, tenho que comparar nosso método com outros conhecidos que, atualmente, os métodos...
Em todos os sistemas modernos de recomendação que eu vi que dependem da fatoração de matriz, uma fatoração de matriz não negativa é realizada na matriz de filmes do usuário. Entendo por que a não-negatividade é importante para a interpretabilidade e / ou se você deseja fatores esparsos. Mas se você...
O mgcvpacote para Rpossui duas funções para ajustar as interações do produto tensorial: te()e ti(). Entendo a divisão básica do trabalho entre os dois (ajustando uma interação não linear versus decompondo essa interação em efeitos principais e uma interação). O que não entendo é o porquê te(x1,...
Os sistemas lineares de equações são difundidos nas estatísticas computacionais. Um sistema especial que encontrei (por exemplo, na análise fatorial) é o sistema A x = bAx=bAx=b onde Aqui é uma matriz diagonal com uma diagonal estritamente positiva, é uma matriz semi-definida positiva simétrica...
Minha pergunta é bem simples, mas essas são as que realmente me impressionam :) Não sei como avaliar se uma série temporal específica deve ser decomposta usando um método de decomposição aditiva ou multiplicativa. Eu sei que existem pistas visuais para diferenciá-las umas das outras, mas não as...
Considere o problema de filtragem colaborativa. Temos matriz de tamanho #users * #items. se o usuário gostar do item j, se o usuário não item j ese não houver dados sobre o par (i, j). Queremos prever para futuros pares de itens e usuários.MMMMi , j= 1MEu,j=1 1M_{i,j} = 1Mi , j= 0MEu,j=0 0M_{i,j} =...