Articulo de referencia

Matriz de dispersión

Para el concepto de mecánica cuántica, véase matriz de dispersión . En estadística multivariada y teoría de probabilidad , la matriz de dispersión es una estadística que se util...

Para el concepto de mecánica cuántica, véase matriz de dispersión .

En estadística multivariada y teoría de probabilidad , la matriz de dispersión es una estadística que se utiliza para realizar estimaciones de la matriz de covarianza , por ejemplo de la distribución normal multivariada .

Definición

Dadas n muestras de datos m -dimensionales, representadas como la matriz m por n, la media de la muestra es incógnita = [ incógnita 1 , incógnita 2 , , incógnita norte ] {\displaystyle X=[\mathbf {x} _{1},\mathbf {x} _{2},\ldots ,\mathbf {x} _{n}]}

incógnita ¯ = 1 norte yo = 1 norte incógnita yo {\displaystyle {\overline {\mathbf {x} }}={\frac {1}{n}}\sum _ {j=1}^{n}\mathbf {x} _{j}}

donde es la j -ésima columna de . [1] incógnita yo {\displaystyle \mathbf {x} _ {j}} incógnita {\estilo de visualización X}

La matriz de dispersión es la matriz semidefinida positiva de m por m

S = yo = 1 norte ( incógnita yo incógnita ¯ ) ( incógnita yo incógnita ¯ ) yo = yo = 1 norte ( incógnita yo incógnita ¯ ) ( incógnita yo incógnita ¯ ) = ( yo = 1 norte incógnita yo incógnita yo yo ) norte incógnita ¯ incógnita ¯ yo {\displaystyle S=\sum _{j=1}^{n}(\mathbf {x} _{j}-{\overline {\mathbf {x} }})(\mathbf {x} _{j} -{\overline {\mathbf {x} }})^{T}=\sum _{j=1}^{n}(\mathbf {x} _{j}-{\overline {\mathbf {x} }})\otimes (\mathbf {x} _{j}-{\overline {\mathbf {x} }})=\left(\sum _{j=1}^{n} \mathbf {x} _{j}\mathbf {x} _{j}^{T}\right)-n{\overline {\mathbf {x} }}{\overline {\mathbf {x} }}^{T}}

donde denota la matriz transpuesta , [2] y la multiplicación es con respecto al producto externo . La matriz de dispersión se puede expresar de manera más sucinta como ( ) yo {\displaystyle (\cdot )^{T}}

S = incógnita do norte incógnita yo {\displaystyle S=X\,C_{n}\,X^{T}}

donde es la matriz de centrado n por n . do norte {\displaystyle \,C_{n}}

Solicitud

La estimación de máxima verosimilitud , dadas n muestras, para la matriz de covarianza de una distribución normal multivariada se puede expresar como la matriz de dispersión normalizada

do METRO yo = 1 norte S . {\displaystyle C_{ML}={\frac {1}{n}}S.} [3]

Cuando las columnas de se muestrean independientemente de una distribución normal multivariada, entonces tiene una distribución Wishart . incógnita {\estilo de visualización X} S {\estilo de visualización S}

Véase también

Referencias

  1. ^ Raghavan (16 de agosto de 2018). "Matriz de dispersión, covarianza y correlación explicadas". Medium . Consultado el 28 de diciembre de 2022 .
  2. ^ Raghavan (16 de agosto de 2018). "Matriz de dispersión, covarianza y correlación explicadas". Medium . Consultado el 28 de diciembre de 2022 .
  3. ^ Liu, Zhedong (abril de 2019). Estimación robusta de la matriz de dispersión, teoría de matrices aleatorias y una aplicación a la detección de espectro (PDF) (Maestría en Ciencias). Universidad de Ciencia y Tecnología Rey Abdullah.


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