R中的广义逆 - 腾讯云开发者社区

文章/答案/技术大牛

发布

矩阵分析（十四）矩阵的广义逆

矩阵的广义逆若A\in \mathbb{C}^{n\times n}，且A为可逆矩阵，则有 AA^{-1}A=A A^{-1}AA^{-1}=A^{-1} (AA^{-1})^H=AA^{-1} (A...\in \mathbb{C}^{n\times m}称为A的一种广义逆矩阵。...最广泛的广义逆矩阵有以下两个仅满足条件1的广义逆矩阵称为减号逆，记为A^{-} 满足条件1,2,3,4的广义逆矩阵称为加号逆，记为A^+ ---- 矩阵的减号逆（减号逆存在性定理）A\in \mathbb...{C}^{m\times n}，矩阵方程AXA=A恒有解，并且称X是A的一个减号逆证明：设rank(A)=r≤min(m,n)，存在可逆矩阵P,Q使得 A = P\begin{bmatrix}E_r&...}Q\\ &=P\begin{bmatrix}E_r&0\\0&0\end{bmatrix}Q\\ &=A \end{aligned} $$ 很明显，减号逆是不唯一的 $A^{-}$的求法对rank(

2.4K2 0

Moore-Penrose广义逆矩阵

这样的矩阵G就涉及到广义逆的概念。广义逆也叫伪逆，一般是指Moore-Penrose广义逆矩阵。...广义逆矩阵，简称M-P广义逆，记为A^{+}或者A^{\dagger}....注：A^{H}为A的转置共轭矩阵....#广义逆的满秩算法设A为列满秩矩阵，则A^{+}=(A^{H}A)^{-1}A^{H}; 设A为行满秩矩阵，则A^{+}=A^{H}(AA^{H})^{-1}; 设A=LR，其中L为列满秩矩阵，R为行满秩矩...则A^{+}=R^{+}L^{+}=R^{H}(RR^{H})^{-1}(L^{H}L)^{-1}L^{H}.

2.1K5 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

矩阵的意义_行满秩矩阵的广义逆

一、代码二、拓展三、总结 ---- 一、代码在 LaTeX 中表示广义逆、伪逆： A^{ \dagger},\ AA^{ \dagger} = (AA^{ \dagger...效果如下： A † , A A † = ( A A † ) H A^{\dagger},\ AA^{\dagger} = (AA^{\dagger})^H A†, AA†=(AA†)H 特殊的还有其他符号见下表...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请发送邮件至举报，一经查实，本站将立刻删除。

5512 0

非满秩矩阵也能求逆矩阵吗_广义逆矩阵的性质

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。今天遇到一个很奇怪的问题：一个方阵，逆矩阵存在，但不是满秩。...问题来源在实际应用的时候，发现返回值都是0，于是跟踪到这里，发现了这个问题：JtJ不是满秩，因此JtJN保持初始化的零值。...源代码，发现引起这个问题的原因可能是精度问题，测试之后果不其然。...结论判断矩阵的逆矩阵是否存在时，一定要特别小心用满秩作为条件来判断，很可能会由于精度原因导致不可预估的结果。版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请发送邮件至举报，一经查实，本站将立刻删除。

1.3K2 0

R语言实现广义加模型

今天给大家介绍一个广义加模型（Generalized Additive Model），其是广义线性模型的扩展，其在线性联系函数的基础上增加了一个平滑函数。...我们首先看下这个广义线性模型的定义：首先是确定一个数据集属于什么分布，如正态分布，二项分布等，然后是线性组合，通过添加参数使得数据集满足一个线性方程。...最后就是创建连接函数，也就是把我们的数据集生成一个线性的方程，如普通线性模型、对数线性模型等。广义加模型主要是通过对自变量引入平滑函数，降低线性设定带来的模型风险。...我们还可以利用gam.check(fit，pch=19)来看下我们模型的具体情况，也可以说做一个评估： ? 结果中我们可以看出通过k-index来判断是否K值太低。...最后我们，还要引入另外一个包来计算广义加模型的相对风险比（RR），这个值在临床中是很常见的主要用来描述队列研究中分析暴露因素与发病的关联程度。

2.9K2 0

广义函数不再广义-在信号与系统中的应用

什么是测试函数：广义函数理论中，测试函数通常指定义在一个开集上的无限可微函数，且满足一定的光滑性和衰减性条件。这些函数被用作“探针”来探测其他函数（如分布或广义函数）的性质。...上文出现一个内积空间：在数学中，内积是一种特殊的运算，它将向量空间中的两个向量映射到一个标量。这个标量可以用来衡量这两个向量之间的相似性或相关性。...换句话说，冲击函数δ(t)可以看作是一个在t=0处无限尖锐、无限高的脉冲，其总面积为1。还有三个性质：筛选性: 冲击函数具有筛选性，即它可以从一个函数中筛选出在t=0处的取值。...而对于像冲击函数这样的广义函数，其在t=0处的左右极限并不存在，因此传统的求导方法无法直接应用。为了解决这个问题，我们引入了广义函数的求导概念。广义函数的求导是通过其作用于测试函数来定义的。...求导的性质：线性性: 广义函数的求导是线性的。高阶导数: 广义函数的高阶导数可以递归地定义。与普通函数求导的关系: 当广义函数对应一个普通函数时，广义函数的求导与普通函数的求导是一致的。

4441 0

广义估计方程和混合线性模型在R和python中的实现

广义估计方程和混合线性模型在R和python中的实现欢迎大家关注全网生信学习者系列：WX公zhong号：生信学习者Xiao hong书：生信学习者知hu：生信学习者CDSN：生信学习者2介绍针对某个科学问题...，可以得到回归系数及其方差的一致性估计混合线性模型(mixed linear model，MLM)：它是一类对误差进行精细分解成对固定效应和随机效应等误差的广义线性模型的方法，相比广义线性模型而言，它能处理纵向数据...比值几率表示单位预测变量变化时响应变量的几率的乘性变化。在本例中，不适合。...比值几率表示单位预测变量变化时响应变量的几率的乘性变化。在本例中，不适合。...Python、SPSS实现）混合线性模型介绍--Wiki广义估计方程中工作相关矩阵的选择及R语言代码在Rstudio 中使用pythonAn Introduction to Linear Mixed Effects

2.1K0 0

R语言进阶之广义线性回归

广义线性回归是一类常用的统计模型，在各个领域都有着广泛的应用。今天我会以逻辑回归和泊松回归为例，讲解如何在R语言中建立广义线性模型。...在R语言中我们通常使用glm()函数来构建广义线性模型，glm实际上是generalized linear model（广义线性模型）的首字母缩写，它的具体形式如下所示： glm(formula, family...由于逻辑回归本身的假设条件并没有那么严格，因此它的应用范围比判别分析要更广。关于判别分析的知识，我会在后续内容中和大家详细介绍。...从输出结果来看，花瓣长度是可以较好区分这两类鸢尾花的，但是这个模型是原始和粗糙的，我们应该通过回归诊断的方式来修正此模型，使之更加精确，关于回归诊断请参见R语言入门之线性回归，这里就不赘述。...关于广义线性回归模型的应用就先分享到这里，希望大家持续关注【生信与临床】！

2.1K4 1

R语言中广义线性模型(GLM)中的分布和连接函数分析

例如，在线性情况下，考虑使用Tweedie模型获得的斜率（实际上将包括此处提到的所有参数famile）这里的坡度总是非常接近，如果我们添加一个置信区间，则对于Gamma回归或高斯逆回归，...因此，在图的左侧，误差应该较小，并且方差函数的功效更高。...---- 参考文献 1.用SPSS估计HLM层次线性模型模型 2.R语言线性判别分析（LDA），二次判别分析（QDA）和正则判别分析（RDA） 3.基于R语言的lmer混合线性回归模型 4.R语言...Gibbs抽样的贝叶斯简单线性回归仿真分析 5.在r语言中使用GAM（广义相加模型）进行电力负荷时间序列分析 6.使用SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus的分层线性模型HLM 7.R语言中的岭回归...、套索回归、主成分回归：线性模型选择和正则化 8.R语言用线性回归模型预测空气质量臭氧数据 9.R语言分层线性模型案例

4.5K2 1

Numpy 中的矩阵求逆

矩阵求逆import numpy as npa = np.array([[1, 2], [3, 4]]) # 初始化一个非奇异矩阵(数组)print(np.linalg.inv(a)) # 对应于...MATLAB中 inv() 函数# 矩阵对象可以通过 .I 更方便的求逆A = np.matrix(a)print(A.I)2....矩阵求伪逆import numpy as np# 定义一个奇异阵 AA = np.zeros((4, 4))A[0, -1] = 1A[-1, 0] = -1A = np.matrix(A)print(...A)# print(A.I) 将报错，矩阵 A 为奇异矩阵，不可逆print(np.linalg.pinv(a)) # 求矩阵 A 的伪逆（广义逆矩阵），对应于MATLAB中 pinv() 函数

5.8K3 0

广义表中关于tail和head的计算

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。根据表头、表尾的定义可知：任何一个非空广义表的表头是表中第一个元素，它可以是原子，也可以是子表，而其表尾必定是子表。...也就是说，广义表的head操作，取出的元素是什么，那么结果就是什么。...但是tail操作取出的元素外必须加一个表——“ （）“ 举一个简单的列子：已知广义表LS=((a,b,c),(d,e,f)),如果需要取出这个e这个元素，那么使用tail和head如何将这个取出来。...利用上面说的，tail取出来的始终是一个表，即使只有一个简单的一个元素，tail取出来的也是一个表，而head取出来的可以是一个元素也可以是一个表。

1.2K1 0

【V课堂】R语言十八讲(十六)—广义线性模型

所谓广义线性模型,顾名思义就是一般狭义线性模型的推广,那我们先看看我们一般的狭义线性模型,这在第十讲也说过可以参看http://www.ppvke.com/Blog/archives/30010,我们经常说的线性回归是...OLS线性模型.这种模型的拟合方法是将实际观测值与理论预测值的误差平方和使之最小化,从而推导出线性模型的参数,即最小二乘法.而广义线性模型是通过极大似然估计法来估计参数的,所谓极大似然估计,就是将观测值所发生的概率连乘起来...,得到似然函数,然后求似然函数的极大值,来推导出线性模型的参数,其中原理就是,既然一次实验某个结果发生了,那么我们可以认为,这个结果在这次实验中发生的概率是比较大的,那么,这次结果发生的概率是与模型的参数有关的...,只要求出最大概率相应的参数自然就确定了,这里假设每个观测之间的相互独立的,才能用连乘的方法将每个观测的概率密度连乘起来。...其实在OLS回归中,我们也可以用极大似然估计发方法来估计参数,我们可以发现其结果和最小二乘法的结果是相同的.而在广义模型中我们使用极大似然估计方法.另外,一般的OLS线性模型是有前提假设的,这在前面的章节中有讲到

1.2K9 0

R语言广义线性模型（GLM）广义相加模型（GAM）：多元平滑回归分析保险投资风险敞口

在此，目标是使用一些协变量（例如，驾驶员的年龄和汽车的年龄）来预测保险索赔的平均成本（请注意，此处的损失为责任损失）。通过对数链接从（标准）广义线性模型获得的预测。...，让我们使用样条曲线平滑这两个变量，使用加法平滑函数，我们获得了一个对称图（由于加法特性）而带有二元样条回归gam 我不能在广义线性模型中使用双变量样条，但是考虑到广义可加模型（现在绝对不是可加模型...，也许我们应该允许某些司机的价格被低估（尤其是在投资组合中很少见的情况下）。...Models的部分折叠Gibbs R语言用线性回归模型预测空气质量臭氧数据使用SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus的分层线性模型HLM R语言曲线回归：多项式回归、多项式样条回归、非线性回归数据分析...SPSS中的等级线性模型Multilevel linear models研究整容手术数据在r语言中使用GAM（广义相加模型）进行电力负荷时间序列分析

2.6K3 0

CREATE2 在广义状态通道中的使用

君士坦丁堡硬升级中引入了一个新操作码 CREATE2[1] ，它使用新的方式来计算常见的合约地址，让生成的合约地址更具有可控性，通过 CREATE2 可以延伸出很多新的玩法，这篇文章来探讨下，在广义状态通道中的妙用...广义状态通道感觉才进入主题，广义状态通道的意思是，用户可以用同一个通道做多种不同的事情。...刚刚上面介绍的状态通道，都是基于特定目的的通道，抵押的资金只能根据实现定义好的合约逻辑进行分配，而广义状态通道则是使用一个强大的多签钱包，可以根据其他合约定义的规则来进行资金的分配，从而实现更加通用的目的...Counterfactual 技术有一个专门的项目 Counterfactual[6] 研究广义状态通道想想扩容技术，现在中文资料里把 Counterfactual 直译为“反事实”，非常的晦涩，我认为应该翻译成...Counterfactual 官方的一个介绍是，在状态通道中，一个“Counterfactual X” 代表： •X 可以在链上发生，但它并没有。•任何参与者都可以单方面使得 X 在链上发生。

1.9K2 0

R语言广义线性模型之lm()函数与glm()函数

广义线性模型扩展了线性模型的框架，包含了非正态因变量的分析。logisitic回归的因变量为类别型，比如二值变量（是/否、通过/未通过）和多分类变量（好/中/差）。...标准线性模型也是广义线性模型的一个特例。...μy)=μy或恒等函数，并设定概率分布为正态（高斯）分布，那么： glm(Y~X1+X2+X3,family=gaussian(link="identity"),data=mydata) 生成的结果与下列代码的结果相同...源本文链接：https://www.findmyfun.cn/lm-function-and-glm-function-of-generalized-linear-model-in-r-language.html...我的博客即将同步至腾讯云开发者社区，邀请大家一同入驻：https://cloud.tencent.com/developer/support-plan?

2.4K3 0

aseml3r 和 asreml4r 关于外部逆矩阵的调用比较

前言基因组选择中，无论是GBLUP还是HBLUP，asreml都是一个很好的工具，功能强大，速度快，支持多性状模型。...asremlw和asremlr都不能构建G逆矩阵或者H逆矩阵，幸运的是外界有很多软件可以构建，比如synbreed，blupf90，sommer等，我也写了几个可以构建H矩阵和H逆矩阵的函数（链接），这样就可以引入外界构建好的逆矩阵...asreml4r上线后，增加了好几个功能，比如支持基因组大数据的分析，内存管理更优，多性状模型进行了进一步的优化。但是语法也变化了不少，让人很不习惯，这里记录一下其调用外部函数的异同点。...如果有什么问题，邮件联系：dengfei_2013@163.com asreml3r 要点 id 是A矩阵，G矩阵或者H矩阵的rowname或者colname，用于给hinv添加为rowNames的属性...（行列形式的三元组）运行时间大约7分钟 asreml4r 现在asreml的lic都是4版了，语法有了变化。

9143 0

R tips：使用glmnet进行正则化广义线性模型回归

Lasso回归的特点是可以将模型中的一些参数系数缩小到0，起到筛选特征参数的作用，而Ridge回归则不会将任何模型项的系数降为0，但是Lasso回归有一个缺点，若变量中存在高度相关的变量组，则Lasso...上式就是glmnet进行正则化拟合时使用的损失函数，关注一下式子中第二部分的正则化项，可以发现它是通过lambda来控制正则化项的大小，而具体的正则化项是一个alpha控制的L1和L2混合的正则化项，如果...什么是广义最开始接触的线性回归的思想是从最小二乘法解决一个连续响应变量y和一个连续预测变量x发端，也就是一元线性回归，这种情况还是非常常见的，比如测定物质浓度时常用的标准曲线就是拟合一个浓度和吸光度的模型...) x <- BinomialExample$x y <- BinomialExample$y 导入必要的R包，使用glmnet自带的二分类测试数据集：BinomialExample进行logistics...R代码很简单，使用glmnet函数，将family参数调整为binomial即可。

5K1 1

matlab矩阵及其运算(六)

本文作者：过冷水广义逆矩阵上一期中二狗给大家介绍了广义逆矩阵，并且给出了广义逆矩阵的四种类型，本期二狗带大家对三种常见的广义逆矩阵的求解方法和性质进行讲解。...即有十五种广义逆矩阵.matlab矩阵及其运算(五)连载中给出了四种实际案例，有兴趣的可以自行回顾学习。...定理二：设A-∈Cnxm,则A∈Cmxn的广义逆矩阵，则A-是A的自发广义逆矩阵的充要条件为 R(A-)=R(A) 证充分性设AA-A=A,且R(A-)=R(A)，于是由R(A-A)=R(A-)及...(A)≤R(X);（2）AXA=A;（3）XAX=X 中任两条成立，可推出第三条成立。...又由于 R(Y)=R(AHA)-AH≤R(AH)=R(A) 由定理三可知Y为A的自反广义逆矩阵。同理可证Z也是A的自反广义逆矩阵。 A+ 伪逆矩阵是广逆矩阵中的一种。

1.7K3 0

R语言广义线性模型(GLMs)算法和零膨胀模型分析

p=14887 广义线性模型（GLM）是通过连接函数,把自变量线性组合和因变量的概率分布连起来,该概率分布可以是高斯分布、二项分布、多项式分布、泊松分布、伽马分布、指数分布。...，我们在这里拒绝了泊松分布的假设，可以使用对数连接来检查泊松分布是否是一个好的模型。...---- 参考文献 1.用SPSS估计HLM层次线性模型模型 2.R语言线性判别分析（LDA），二次判别分析（QDA）和正则判别分析（RDA） 3.基于R语言的lmer混合线性回归模型 4.R语言...Gibbs抽样的贝叶斯简单线性回归仿真分析 5.在r语言中使用GAM（广义相加模型）进行电力负荷时间序列分析 6.使用SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus的分层线性模型HLM 7.R语言中的岭回归...、套索回归、主成分回归：线性模型选择和正则化 8.R语言用线性回归模型预测空气质量臭氧数据 9.R语言分层线性模型案例

2K1 1

【R语言】R中的因子（factor）

R中的因子用于存储不同类别的数据，可以用来对数据进行分组，例如人的性别有男和女两个类别，根据年龄可以将人分为未成年人和成年人，考试成绩可以分为优，良，中，差。...R 语言创建因子使用 factor() 函数，向量作为输入参数。...levels：指定各水平值, 不指定时由x的不同值来求得。 labels：水平的标签, 不指定时用各水平值的对应字符串。 exclude：排除的字符。 ordered：逻辑值，用于指定水平是否有序。...这个顺序也是有讲究的，一般是按字母顺序来排列。我们也可以按照自己的需要来排列因子的顺序。...关于这个参数后面我们还会给大家举个更实际的，跟临床数据相关的例子。 R中的因子使用还是更广泛的，例如做差异表达分析的时候我们可以根据因子将数据分成两组。

4.8K3 0

点击加载更多

矩阵分析（十四）矩阵的广义逆

Moore-Penrose广义逆矩阵

矩阵的意义_行满秩矩阵的广义逆

非满秩矩阵也能求逆矩阵吗_广义逆矩阵的性质

R语言实现广义加模型

广义函数不再广义-在信号与系统中的应用

广义估计方程和混合线性模型在R和python中的实现

R语言进阶之广义线性回归

R语言中广义线性模型(GLM)中的分布和连接函数分析

Numpy 中的矩阵求逆

广义表中关于tail和head的计算

【V课堂】R语言十八讲(十六)—广义线性模型

R语言广义线性模型（GLM）广义相加模型（GAM）：多元平滑回归分析保险投资风险敞口

CREATE2 在广义状态通道中的使用

R语言广义线性模型之lm()函数与glm()函数

aseml3r 和 asreml4r 关于外部逆矩阵的调用比较

R tips：使用glmnet进行正则化广义线性模型回归

matlab矩阵及其运算(六)

R语言广义线性模型(GLMs)算法和零膨胀模型分析

【R语言】R中的因子（factor）

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

圈层

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐