小编joe*_*lme的帖子

当非常小的特征值时,不能得到正定方差矩阵

要运行Canonical对应分析(cca包ade4),我需要一个正定方差矩阵.(理论上总是如此)但是:

matrix(c(2,59,4,7,10,0,7,0,0,0,475,18714,4070,97,298,0,1,0,17,7,4,1,4,18,36),nrow=5)
> a
     [,1] [,2]  [,3] [,4] [,5]
[1,]    2    0   475    0    4
[2,]   59    7 18714    1    1
[3,]    4    0  4070    0    4
[4,]    7    0    97   17   18
[5,]   10    0   298    7   36

> eigen(var(a))
$values
[1]  6.380066e+07  1.973658e+02  3.551492e+01  1.033096e+01
[5] -1.377693e-09
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

最后本征值是-1.377693e-09,其是<0但理论框架值为> 0
如果本征值中的一个是我不能运行功能<0

我真的不知道如何解决这个问题而不改变函数cca()的代码

感谢帮助

statistics r matrix eigenvalue

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总和矢量与相应的名称

假设你有一个向量列表:

L = list()
L[[1]]= c(2,34,6,7,3)
L[[2]]= c(3,4,6,8,1)
names(L[[1]])=c("A","B","C","D","E")
names(L[[2]])=c("A","R","C","D","F")
L

## [[1]]
##  A  B  C  D  E 
##  2 34  6  7  3 
## 
## [[2]]
## A R C D F 
## 3 4 6 8 1 
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

我想用每个元素的名称对2个向量求和...结果:

A  B  C  D  E  F  R
5 34 12 15  3  1  4  
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

谢谢

r sum vector

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r ×2

eigenvalue ×1

matrix ×1

statistics ×1

sum ×1

vector ×1