Discussion :

[diego45]

Bonjour,

Je me permets de demander votre aide, ma matrice de variance covariance n'est pas définie positive.
Le problème est qu'elle n'est plus inversible car son determinant est nul.

J'ai décomposer la matrice en valeur propre - vecteur propre, j'ai contraint les valeurs propres à être supérieur à 1*10e-4 mais le déterminant est toujours négatif.

Auriez vous une idée, pour résoudre mon problème.

Merci pour votre aide.

[shaiHulud]

Bonjour,

- Simple curiosité: d'ou provient cette matrice de variance ?

son determinant est nul

le déterminant est toujours négatif

- Il est nul ou négatif ?

* Ce que je fais habituellement dans ces cas la:
- Diagonalisation (SVD ou ACP)
- Choix d'un nombre de valeurs propres à modifier : K
- Mettre les K plus petites valeurs propres à une constante c> 0, de sorte que la trace totale soit inchangée:
c= 1/K sum(petites valeurs propres).

Il y a des variantes, par exemple C+epsilon*identity, mais celle ci modifie la trace.

Sinon, pour des solution plus avancées, tu peux projeter ta matrice M sur un ensemble de matrices de cov ou de corr.
Voir par exemple
http://eprints.ma.man.ac.uk/232/01/c..._ep2006_70.pdf
C'est assez facile à implémenter, mais il faut un peu de travail