/ edit: Tindak lanjut lebih lanjut sekarang Anda dapat menggunakan irlba :: prcomp_irlba / edit: menindaklanjuti posting saya sendiri. irlbasekarang memiliki argumen "pusat" dan "skala", yang memungkinkan Anda menggunakannya untuk menghitung komponen prinsip, misalnya: pc <- M %*% irlba(M,...
Saya telah menjalankan regresi pada negara bagian AS, dan saya memeriksa kolinearitas dalam variabel 'independen' saya. Diagnostik Regresi Belsley, Kuh, dan Welsch menyarankan untuk melihat pada Indeks Kondisi dan Proporsi Dekomposisi Varians: library(perturb) ## colldiag(, scale=TRUE) for model...
Mengingat PCA (atau SVD) pendekatan matriks XXX dengan matriks X , kita tahu bahwa X adalah yang terbaik peringkat rendah perkiraan X .X^X^\hat XX^X^\hat XXXX Apakah ini sesuai dengan norma ∥ ⋅ ∥ 2 yang diinduksi∥⋅∥2∥⋅∥2\parallel \cdot \parallel_2 (yaitu norma nilai eigen terbesar) atau menurut...
Saya memiliki deret waktu yang berisi komponen musiman ganda dan saya ingin menguraikan deret tersebut menjadi komponen deret waktu berikut (tren, komponen musiman 1, komponen musiman 2, dan komponen tidak teratur). Sejauh yang saya tahu, prosedur STL untuk mendekomposisi seri dalam R hanya...
Pertanyaan ini adalah tentang cara yang efisien untuk menghitung komponen utama. Banyak teks tentang advokasi PCA linier menggunakan dekomposisi nilai singular dari data dengan santai . Yaitu, jika kita memiliki data dan ingin mengganti variabel ( kolomnya ) dengan komponen utama, kita lakukan...
Saya perlu menghitung invers matriks dan telah menggunakan solvefungsi. Meskipun bekerja dengan baik pada matriks kecil, solvecenderung sangat lambat pada matriks besar. Saya bertanya-tanya apakah ada fungsi lain atau kombinasi fungsi (melalui SVD, QR, LU, atau fungsi dekomposisi lainnya) yang...
Baru-baru ini saya membaca buku Skillicorn tentang dekomposisi matriks, dan sedikit kecewa, karena ditargetkan untuk audiens sarjana. Saya ingin mengkompilasi (untuk saya dan orang lain) bibliografi singkat dari makalah penting (survei, tetapi juga makalah terobosan) pada dekomposisi matriks. Apa...
Misalkan saya memiliki matriks padat AA \textbf{A} dari m×nm×nm \times n ukuran, dengan SVD dekomposisiDalam Aku dapat menghitung SVD sebagai berikut: .A=USV⊤.A=USV⊤.\mathbf{A}=\mathbf{USV}^\top.Rsvd(A) Jika baris baru ditambahkan ke , dapatkah seseorang menghitung dekomposisi SVD baru berdasarkan...
Saya baru saja membaca sebuah makalah di mana penulis melakukan regresi berganda dengan dua prediktor. Nilai r-squared keseluruhan adalah 0,65. Mereka menyediakan tabel yang membagi r-kuadrat antara dua prediktor. Tabelnya terlihat seperti ini: rsquared beta df pvalue whole model 0.65 NA 2, 9...
Tutup. Pertanyaan ini di luar topik . Saat ini tidak menerima jawaban. Ingin meningkatkan pertanyaan ini? Perbarui pertanyaan sehingga sesuai topik untuk Cross Validated. Ditutup 2 tahun yang lalu . Dapatkah seseorang membuat kode R untuk memplot elips...
Pertimbangkan deret waktu sederhana: > tp <- seq_len(10) > tp [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 kita dapat menghitung matriks adjacency untuk deret waktu ini yang mewakili hubungan temporal antar sampel. Dalam menghitung matriks ini, kami menambahkan situs imajiner pada waktu 0 dan tautan...
Saya seharusnya mengajar teorema Frish Waugh di bidang ekonometrika, yang belum saya pelajari. Saya telah memahami matematika di baliknya dan saya harap idenya juga "koefisien yang Anda dapatkan untuk koefisien tertentu dari model linier berganda sama dengan koefisien model regresi sederhana jika...
Dengan matriks , Factorisasi Matriks Non-negatif (NMF) menemukan dua matriks non-negatif dan ( yaitu dengan semua elemen ) untuk mewakili matriks yang diuraikan sebagai:Vm×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 0 V≈WH,V≈WH,\mathbf V \approx...
Pertanyaan saya berkaitan dengan teknik perhitungan yang dieksploitasi di geoR:::.negloglik.GRFatau geoR:::solve.geoR. Dalam pengaturan model campuran linier: mana dan masing-masing adalah efek tetap dan acak. Juga,Y= Xβ+ Zb +
Saya sedang mengerjakan proyek untuk filtering kolaboratif (CF), yaitu menyelesaikan matriks yang diamati sebagian atau secara umum tensor. Saya seorang pemula di lapangan, dan untuk proyek ini akhirnya saya harus membandingkan metode kami dengan yang terkenal lainnya yang saat ini, metode yang...
Dalam semua sistem rekomendasi modern yang telah saya lihat yang mengandalkan faktorisasi matriks, faktorisasi matriks non-negatif dilakukan pada matriks pengguna-film. Saya bisa mengerti mengapa non-negatif itu penting untuk interpretabilitas dan / atau jika Anda ingin faktor jarang. Tetapi jika...
The mgcvpaket untuk Rmemiliki dua fungsi untuk pas interaksi produk tensor: te()dan ti(). Saya memahami pembagian kerja dasar antara keduanya (menyesuaikan interaksi non-linear vs menguraikan interaksi ini menjadi efek utama dan interaksi). Yang tidak saya mengerti adalah mengapa te(x1, x2)dan...
Sistem persamaan linear sangat luas dalam statistik komputasi. Satu sistem khusus yang saya temui (misalnya, dalam analisis faktor) adalah sistem Ax=bAx=bAx=b di mana Di sini adalah matriks diagonal dengan diagonal yang benar-benar positif, adalah (dengan ) matriks semi-pasti positif simetris...
Pertanyaan saya adalah pertanyaan yang sangat sederhana, tetapi itu adalah pertanyaan yang benar-benar membuat saya :) Saya tidak benar-benar tahu bagaimana cara mengevaluasi apakah rangkaian waktu tertentu akan diuraikan menggunakan aditif atau metode dekomposisi multiplikatif. Saya tahu ada...
Pertimbangkan masalah pemfilteran kolaboratif. Kami memiliki matriks ukuran #user * # item. jika pengguna saya suka barang j, jika pengguna saya tidak suka barang j danjika tidak ada data tentang pasangan (i, j). Kami ingin memprediksi untuk pengguna mendatang, pasangan barang.M.M.MM.saya , j=...