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Statistics版 - 问个linear algebra的简单推导
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N******n
发帖数: 3003
1
谢谢
上面公式 到下面是怎么推出来的?
主要是上面的一个常数(1+nh)到下面的matrix中(In+h11')的转换,谢谢
r****t
发帖数: 10904
2
let A = (Z - X_\gamma \beta_\gamma)' (中间那个差)
用 n = 1'1 => nA = 1'1A, 上面 taylor expand 对应下面项,
然后应该有别的 (是 regression 吧) 假设让 1'1A == A11',

【在 N******n 的大作中提到】
: 谢谢
: 上面公式 到下面是怎么推出来的?
: 主要是上面的一个常数(1+nh)到下面的matrix中(In+h11')的转换,谢谢

N******n
发帖数: 3003
3

(1+hn)=(In+h*In*1'*1), 好像上面的很难直接相等。

【在 r****t 的大作中提到】
: let A = (Z - X_\gamma \beta_\gamma)' (中间那个差)
: 用 n = 1'1 => nA = 1'1A, 上面 taylor expand 对应下面项,
: 然后应该有别的 (是 regression 吧) 假设让 1'1A == A11',

r****t
发帖数: 10904
4
1+nh = 1+ 1'1h
你先展开就明白了。

【在 N******n 的大作中提到】
:
: (1+hn)=(In+h*In*1'*1), 好像上面的很难直接相等。

n*****n
发帖数: 3123
5
google Sherman-Morrison-Woodbury formula or Woodbury matrix identity
http://en.wikipedia.org/wiki/Sherman%E2%80%93Morrison%E2%80%93W
In+h11'=In+1h1', then using the formula to expand the inverse.
baozi please

【在 N******n 的大作中提到】
: 谢谢
: 上面公式 到下面是怎么推出来的?
: 主要是上面的一个常数(1+nh)到下面的matrix中(In+h11')的转换,谢谢

N******n
发帖数: 3003
6
In+h11'=In+1h1'按照woodbury matrix inverse,最后好像我化简到In-h11'/(1+nh),
不知道怎么变成最后的1/(1+nh)
谢谢

【在 n*****n 的大作中提到】
: google Sherman-Morrison-Woodbury formula or Woodbury matrix identity
: http://en.wikipedia.org/wiki/Sherman%E2%80%93Morrison%E2%80%93W
: In+h11'=In+1h1', then using the formula to expand the inverse.
: baozi please

n*****n
发帖数: 3123
7
Yes. I think you are right. I made a stupid mistake. I used 1'1 instead in
your results.
Now only if there are extra conditions in the regression, otherwise I
believe the derivation is totally wrong. Could you post all the derivation?

【在 N******n 的大作中提到】
: In+h11'=In+1h1'按照woodbury matrix inverse,最后好像我化简到In-h11'/(1+nh),
: 不知道怎么变成最后的1/(1+nh)
: 谢谢

N******n
发帖数: 3003
8
it is not about the regression. just one step derivation in the paper.
http://bioinformatics.oxfordjournals.org/content/suppl/2009/11/
3x

【在 n*****n 的大作中提到】
: Yes. I think you are right. I made a stupid mistake. I used 1'1 instead in
: your results.
: Now only if there are extra conditions in the regression, otherwise I
: believe the derivation is totally wrong. Could you post all the derivation?

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