Perguntas com a marcação «matrix-inverse»

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Por que a inversão de uma matriz de covariância produz correlações parciais entre variáveis ​​aleatórias?

Ouvi dizer que correlações parciais entre variáveis ​​aleatórias podem ser encontradas invertendo a matriz de covariância e obtendo células apropriadas dessa matriz de precisão resultante (esse fato é mencionado em http://en.wikipedia.org/wiki/Partial_correlation , mas sem uma prova) . Por que...

covariance covariance-matrix linear-algebra partial-correlation matrix-inverse
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Cálculo eficiente da matriz inversa em R

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...

r matrix-decomposition matrix-inverse
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R / mgcv: Por que os produtos tensores te () e ti () produzem superfícies diferentes?

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,...

r gam mgcv conditional-probability mixed-model references bayesian estimation conditional-probability machine-learning optimization gradient-descent r hypothesis-testing wilcoxon-mann-whitney time-series bayesian inference change-point time-series anova repeated-measures statistical-significance bayesian contingency-tables regression prediction quantiles classification auc k-means scikit-learn regression spatial circular-statistics t-test effect-size cohens-d r cross-validation feature-selection caret machine-learning modeling python optimization frequentist correlation sample-size normalization group-differences heteroscedasticity independence generalized-least-squares lme4-nlme references mcmc metropolis-hastings optimization r logistic feature-selection separation clustering k-means normal-distribution gaussian-mixture kullback-leibler java spark-mllib data-visualization categorical-data barplot hypothesis-testing statistical-significance chi-squared type-i-and-ii-errors pca scikit-learn conditional-expectation statistical-significance meta-analysis intuition r time-series multivariate-analysis garch machine-learning classification data-mining missing-data cart regression cross-validation matrix-decomposition categorical-data repeated-measures chi-squared assumptions contingency-tables prediction binary-data trend test-for-trend matrix-inverse anova categorical-data regression-coefficients standard-error r distributions exponential interarrival-time copula log-likelihood time-series forecasting prediction-interval mean standard-error meta-analysis meta-regression network-meta-analysis systematic-review normal-distribution multiple-regression generalized-linear-model poisson-distribution poisson-regression r sas cohens-kappa
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Explicação lúcida para “estabilidade numérica da inversão da matriz” na regressão de crista e seu papel na redução do excesso de ajuste

Entendo que podemos empregar regularização em um problema de regressão de mínimos quadrados como 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...

regression regularization ridge-regression overfitting matrix-inverse