Выборочные главные компоненты

из "Матричное дифференциальное исчисление с приложениями к статистике и эконометрике "

Обычно выборочную дисперсию определяют как S = (п/ (п — 1)) , поскольку S несмещенная оценка 1. Однако мы будем пользоваться (3) потому что если х распределен нормально, то (3) есть оценка максимального правдоподобия для 1. [c.447]
Хотелось бы ожидать, что , Q и L, полученные из выборки, дают хорошие оценки для 7, Т и Л соответственно. Теорема 4 утверждает, что это действительно так. [c.448]
Замечание. Если собственные значения 1 и S различны (как следует из второй части теоремы 4), то собственные векторы ti и q (г = 1,. . . , р] определяются однозначно с точностью до знака. Чтобы избавиться от этой неоднозначности, будем считать, что первый ненулевой элемент в каждом столбце Т и Q больше нуля. [c.448]

Вернуться к основной статье