Perguntas com a marcação «cholesky»

Uso a decomposição de Cholesky para simular variáveis ​​aleatórias correlacionadas, dada uma matriz de correlação. A questão é que o resultado nunca reproduz a estrutura de correlação conforme é fornecida. Aqui está um pequeno exemplo em Python para ilustrar a situação. import numpy as np n_obs = 10000 means = …

19 correlation  random-generation  cholesky 

Gostaria de desenhar uma amostra . A Wikipedia sugere usar uma composição de Cholesky ou Eigend , por exemplo , ou x∼N(0,Σ)x∼N(0,Σ)\mathbf{x} \sim N\left(\mathbf{0}, \mathbf{\Sigma} \right)Σ=D1DT1Σ=D1D1T \mathbf{\Sigma} = \mathbf{D}_1\mathbf{D}_1^T Σ=QΛQTΣ=QΛQT \mathbf{\Sigma} = \mathbf{Q}\mathbf{\Lambda}\mathbf{Q}^T E, portanto, o exemplo pode ser obtido via: ou onde x=D1vx=D1v \mathbf{x} = \mathbf{D}_1 \mathbf{v} x=QΛ−−√vx=QΛv \mathbf{x} …

16 normal-distribution  random-generation  svd  cholesky 

Estimei a matriz de covariância da amostra e obtive uma matriz simétrica. Com C , eu gostaria de criar rn distribuído normal com n variáveis, mas, portanto, preciso da decomposição de C de Cholesky . O que devo fazer se C não for positivo definitivo?CCCCCCnnnCCCCCC

15 r  random-generation  covariance-matrix  multivariate-normal  cholesky 

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 )Y=Xβ+Zb+eY=Xβ+Zb+e Y=X\beta+Zb+e ββ\betabbbΣ=cov(Y)Σ=cov(Y)\Sigma=\text{cov}(Y) Ao estimar os efeitos, é necessário calcular que normalmente pode ser …

13 r  eigenvalues  matrix-decomposition  matrix-inverse  cholesky