cholesky पर टैग किए गए जवाब

मैं एक सहसंबंध मैट्रिक्स दिया सहसंबद्ध यादृच्छिक चर का अनुकरण करने के लिए चोल्स्की अपघटन का उपयोग करता हूं। बात यह है, परिणाम कभी भी सहसंबंध संरचना को पुन: पेश नहीं करता है जैसा कि दिया गया है। यहां स्थिति का वर्णन करने के लिए पायथन में एक छोटा सा …

19 correlation  random-generation  cholesky 

मैं एक नमूना आकर्षित करना चाहूंगा । विकिपीडिया या तो एक का उपयोग कर पता चलता है Cholesky या Eigendecomposition , यानी या 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 और इसलिए नमूना के माध्यम से तैयार किया जा सकता है: या जहां x=D1vx=D1v \mathbf{x} …

16 normal-distribution  random-generation  svd  cholesky 

मैंने एक नमूने के नमूने सहसंयोजक मैट्रिक्स का अनुमान लगाया और एक सममित मैट्रिक्स प्राप्त किया। साथ सी , मैं बनाना चाहेंगे n -variate सामान्य वितरित आर.एन. लेकिन इसलिए मैं की Cholesky अपघटन की जरूरत है सी । यदि सी सकारात्मक निश्चित नहीं है तो मुझे क्या करना चाहिए ?CCCCCCnnnCCCCCC

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

मेरा प्रश्न एक अभिकलन तकनीक में शोषण से संबंधित है geoR:::.negloglik.GRFया geoR:::solve.geoR। एक रैखिक मिश्रित मॉडल सेटअप में: जहां और क्रमशः तय और यादृच्छिक प्रभाव हैं। इसके अलावा,Y=Xβ+Zb+eY=Xβ+Zb+e Y=X\beta+Zb+e ββ\betabbbΣ=cov(Y)Σ=cov(Y)\Sigma=\text{cov}(Y) प्रभावों का आकलन करते समय, गणना करने की आवश्यकता होती है जो सामान्य रूप से कुछ का उपयोग करके किया …

13 r  eigenvalues  matrix-decomposition  matrix-inverse  cholesky