逆関数を計算せずに線形回帰問題の標準誤差を計算する


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反転するよりも、線形回帰問題の標準誤差をより高速に計算する方法はありますか?ここで、回帰があると仮定します。XX

y=Xβ+ε,

ここで、n × k行列、yn × 1ベクトルです。Xn×kyn×1

最小二乗問題の解決策を見つけるために、で何かを行うことは実用的ではありません。行列Xで QRまたはSVD分解を直接使用できます。または、勾配法を使用できます。しかし、標準エラーはどうでしょうか?本当に必要なのはX X 1の対角線(およびεの標準誤差の推定値を計算するためのLS解法)だけです。標準誤差計算のための特定の方法はありますか?XXX(XX)1ε

回答:


5

X

X=UΣV,

UVΣ

それから

XX=VΣ2V.

(XX)1X

(XX)1=VΣ2V.

Math.SEの関連する質問に対する回答を参照してください。)

ΣV(XX)1nn×nn2O(n3)

XXX


+1、私はその素晴らしいSVDプロパティを忘れていました。他の答えが来ない場合、私はこの答えを受け入れます。それは私が得たいと思ったものにかなり近いからです(そして確かに私が得ると期待したものよりもはるかに良いです:))
mpiktas

(XX)1O(n2)X

(XX)1

Σ

最後のコメントを無視してください。エラーがあります。私は正しい式を得た。
mpiktas
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