Perguntas com a marcação «determinant»

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Por que a matriz de correlação precisa ser semi-definida positiva e o que significa ser ou não ser semi-definida positiva?
Tenho pesquisado o significado de propriedade semi-definida positiva de matrizes de correlação ou covariância. Estou procurando qualquer informação sobre Definição de semi-definição positiva; Suas propriedades importantes, implicações práticas; A consequência de ter determinante negativo, impacto na análise multivariada ou nos resultados de simulação, etc.

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Determinante da matriz de informações de Fisher para um modelo superparameterizado
Considere uma variável aleatória Bernoulli com o parâmetro (probabilidade de sucesso). A função de probabilidade e as informações de Fisher (uma matriz ) são:X∈{0,1}X∈{0,1}X\in\{0,1\}θθ\theta1×11×11 \times 1 L1(θ;X)I1(θ)=p(X|θ)=θX(1−θ)1−X=detI1(θ)=1θ(1−θ)L1(θ;X)=p(X|θ)=θX(1−θ)1−XI1(θ)=detI1(θ)=1θ(1−θ) \begin{align} \mathcal{L}_1(\theta;X) &= p(\left.X\right|\theta) = \theta^{X}(1-\theta)^{1-X} \\ \mathcal{I}_1(\theta) &= \det \mathcal{I}_1(\theta) = \frac{1}{\theta(1-\theta)} \end{align} Agora considere uma versão "com excesso de parâmetros" com …

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Como gerar matrizes ortogonais uniformemente aleatórias de determinante positivo?
Provavelmente tenho uma pergunta boba sobre a qual, devo confessar, estou confusa. Imagine a geração repetida de matriz ortogonal (ortonormal) aleatória uniformemente distribuída de algum tamanho . Às vezes, a matriz gerada possui o determinante e, às vezes, o determinante . (Existem apenas dois valores possíveis. Do ponto de vista …

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Os determinantes das matrizes de covariância e correlação e / ou seus invasores têm interpretações úteis?
Enquanto aprendia a calcular matrizes de covariância e correlação e seus inversos em VB e T-SQL há alguns anos, aprendi que as várias entradas têm propriedades interessantes que podem torná-las úteis nos cenários certos de mineração de dados. Um exemplo óbvio é a presença de variações nas diagonais das matrizes …

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