คำถามติดแท็ก orthogonal

พหุนามมุมฉากในชุดจุดที่มีหลายตัวแปรคือพหุนามที่สร้างค่าบนจุดนั้นในลักษณะที่ผลคูณดอทและสหสัมพันธ์แบบคู่เป็นศูนย์ R สามารถผลิต polynomials มุมฉากกับฟังก์ชั่นโพลี ฟังก์ชั่นเดียวกันนี้มีโพลีเมอร์แบบแปรผันที่สร้างพหุนามแบบฉากฉากในจุดหลายตัวแปร อย่างไรก็ตามชื่อพหุนามที่เกิดขึ้นนั้นไม่ได้เป็นมุมฉากในแง่ของการมีความสัมพันธ์แบบคู่กับศูนย์ ในความเป็นจริงเนื่องจากชื่อพหุนามอันดับแรกควรเป็นเพียงตัวแปรดั้งเดิมพหุนามลำดับที่หนึ่งจะไม่เป็นแบบมุมฉากเว้นแต่ว่าตัวแปรดั้งเดิมจะไม่ถูกแยกส่วน จากนั้นคำถามของฉันคือ: พหุนามหลายมุมฉากหลายตัวแปรคำนวณโดย polym ใน R คืออะไร? พวกเขาเป็นเพียงผลิตภัณฑ์ของชื่อพหุนามแบบหลายมิติแบบมุมฉากหรือไม่? พวกมันใช้ทำอะไร? ชื่อพหุนามหลายมุมฉากแบบหลายตัวแปรมีอยู่จริงหรือไม่? มีวิธีง่าย ๆ ในการผลิตพวกเขา? ใน R พวกเขาใช้จริงในการถดถอยหรือไม่? ปรับปรุง เพื่อตอบสนองต่อความคิดเห็นของ Superpronker ฉันได้ยกตัวอย่างหนึ่งของสิ่งที่ฉันหมายถึงด้วยชื่อพหุนามที่ไม่เกี่ยวข้อง: > x<-rnorm(10000) > cor(cbind(poly(x,degree=3))) 1 2 3 1 1.000000e+00 -6.809725e-17 2.253577e-18 2 -6.809725e-17 1.000000e+00 -2.765115e-17 3 2.253577e-18 -2.765115e-17 1.000000e+00 ฟังก์ชั่นโพลีส่งคืนพหุนามมุมฉากซึ่งประเมินในคะแนน x (ที่นี่ 10,000 …

12 r  multiple-regression  polynomial  orthogonal 

ฉันกำลังเผชิญความยากลำบากในการพิสูจน์ข้อความต่อไปนี้ มันมีอยู่ในรายงานการวิจัยที่พบใน Google ฉันต้องการความช่วยเหลือในการพิสูจน์ข้อความนี้! ให้โดยที่คือเมทริกซ์มุมฉากและคือเกาส์น พฤติกรรมไอโซโทปของ Gaussianซึ่งมีการกระจายตัวที่เหมือนกันในทุกพื้นฐานX= A SX=ASX= ASAAASSSSSS Gaussian เป็นอย่างไรหลังจากใช้กับ ?XXXAAASSS

10 self-study  normal-distribution  orthogonal 

โพสต์นี้หมายถึงรูปแบบการถดถอย bivariate เชิงเส้น\ ฉันมักจะแบ่งพาร์ติชันของผลรวมของกำลังสอง (SSTO) เป็นผลรวมของกำลังสองสำหรับข้อผิดพลาด (SSE) และผลรวมของกำลังสองสำหรับโมเดล (SSR) โดยความเชื่อ แต่เมื่อฉันเริ่มคิดจริงๆฉันไม่เข้าใจทำไมมันถึงทำงาน ...Yi=β0+β1xiYi=β0+β1xiY_i = \beta_0 + \beta_1x_i ส่วนที่ผมไม่เข้าใจ yiyiy_i : ค่าที่สังเกตได้ของ y y¯y¯\bar{y} : ค่าเฉลี่ยของyiyiy_i s ที่สังเกตได้ทั้งหมด y^iy^i\hat{y}_i : ค่าติดตั้ง / ทำนายของ y สำหรับการสังเกตของ x yi−y^iyi−y^iy_i - \hat{y}_i : ส่วนที่เหลือ / ข้อผิดพลาด (ถ้ายกกำลังสองและบวกกันสำหรับการสังเกตทั้งหมดนี่คือ SSE) y^i−y¯y^i−y¯\hat{y}_i - \bar{y} : ค่าติดตั้งโมเดลแตกต่างจากค่าเฉลี่ย (ถ้ายกกำลังสองและบวกสำหรับการสังเกตทั้งหมดนี่คือ SSR) …

9 regression  sums-of-squares  orthogonal