«cholesky» 태그된 질문

Cholesky 분해를 사용하여 상관 행렬이 주어지면 상관 랜덤 변수를 시뮬레이션합니다. 문제는 주어진 상관 관계 구조를 결코 재현하지 못한다는 것입니다. 다음은 상황을 설명하기위한 Python의 작은 예입니다. import numpy as np n_obs = 10000 means = [1, 2, 3] sds = [1, 2, 3] # standard deviations # generating random independent variables …

19 correlation  random-generation  cholesky 

샘플 싶습니다 . Wikipedia 는 hole 레 스키 (Cholesky) 또는 고유 분해 (Eigendecomposition) , 즉 Σ = D 1 D T 1 또는 Σ = Q Λ Q Tx∼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 따라서 샘플은 다음을 통해 그릴 수 있습니다 : 또는 x …

16 normal-distribution  random-generation  svd  cholesky 

표본의 표본 공분산 행렬 를 추정하고 대칭 행렬을 얻습니다. 로 , I 만들고 싶습니다 -variate 정상 분산 RN을하지만, 그러므로 나는의 콜레 분해 필요가 . 가 양의 양수가 아닌 경우 어떻게해야 합니까?C n C C씨씨C씨씨C엔엔n씨씨C씨씨C

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

내 질문은 geoR:::.negloglik.GRF또는 에서 악용 된 계산 기술과 관련이 geoR:::solve.geoR있습니다. 선형 혼합 모델 설정에서 : 여기서 와 는 각각 고정 및 랜덤 효과입니다. 또한β b Σ = cov ( Y )와이= Xβ+ Zb + eY=Xβ+Zb+e Y=X\beta+Zb+e ββ\beta비bbΣ = 코브 ( Y)Σ=cov(Y)\Sigma=\text{cov}(Y) 효과를 추정 할 때, 계산에 필요가있다 일반적으로 같은 것을 …

13 r  eigenvalues  matrix-decomposition  matrix-inverse  cholesky