Principal loading analysis is a dimension reduction method that discards variables which have only a small distorting effect on the covariance matrix. Potentially, principal loading analysis and ordinary least squares regression coincide by construction. We contribute conditions under which both methods intersect. Further, we provide bounds for the cut-off value in principal loading analysis for the case of intersection. This gives a choice for such a threshold based on the perturbation matrices.


翻译:主要载荷分析是一种减少维度的方法,它抛弃了对共变矩阵只产生微小扭曲效应的变数。主要载荷分析和普通最小平方回归可能因施工而同时发生。我们提供了两种方法相互交叉的条件。此外,我们提供了交叉情况下主要载荷分析的截断值界限。这为基于扰动矩阵的临界值提供了选择。

0
下载
关闭预览

相关内容

在概率论和统计学中,协方差矩阵(也称为自协方差矩阵,色散矩阵,方差矩阵或方差-协方差矩阵)是平方矩阵,给出了给定随机向量的每对元素之间的协方差。 在矩阵对角线中存在方差,即每个元素与其自身的协方差。
剑桥大学《数据科学: 原理与实践》课程,附PPT下载
专知会员服务
47+阅读 · 2021年1月20日
最新《自监督表示学习》报告,70页ppt
专知会员服务
85+阅读 · 2020年12月22日
专知会员服务
41+阅读 · 2020年12月18日
专知会员服务
158+阅读 · 2020年1月16日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
168+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
90+阅读 · 2019年10月10日
图像处理:从 bilateral filter 到 HDRnet
极市平台
29+阅读 · 2019年8月7日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
【NIPS2018】接收论文列表
专知
5+阅读 · 2018年9月10日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
9+阅读 · 2020年10月29日
Arxiv
7+阅读 · 2020年5月25日
Foreground-aware Image Inpainting
Arxiv
4+阅读 · 2019年1月17日
VIP会员
相关VIP内容
剑桥大学《数据科学: 原理与实践》课程,附PPT下载
专知会员服务
47+阅读 · 2021年1月20日
最新《自监督表示学习》报告,70页ppt
专知会员服务
85+阅读 · 2020年12月22日
专知会员服务
41+阅读 · 2020年12月18日
专知会员服务
158+阅读 · 2020年1月16日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
168+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
90+阅读 · 2019年10月10日
相关资讯
图像处理:从 bilateral filter 到 HDRnet
极市平台
29+阅读 · 2019年8月7日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
【NIPS2018】接收论文列表
专知
5+阅读 · 2018年9月10日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员