はじめに 千葉大学・株式会社Nospareの川久保です.今回は,統計学(特に多変量解析)で多く出てくる行列演算の小技集を,線形回帰モデルにおける簡単な実用例を交えて紹介します. 転置に関する公式 行列の転置とは,$(i,j)$要素を$(j,i)$要素に入れ替えることです.$m$行$n$列の行列$A$の$(i,j)$要素を$a_{ij} \ (i=1,\dots,m; j=1,\dots,n)$とすると,$A$を転置した$n$行$m$列の行列$A^\top$の$(j,i)$要素が$a_{ij}$となります.また,自明ですが,転置行列の転置は元の行列になります.すなわち,$(A^\top)^\top = A$です. 行列の和の転置 行列$A$と$B$の和の転置は,転置行列の和です.つまり, が成り立ちます. 行列の積の転置 次に,行列$A$と$B$の積$AB$の転置としては,以下の公式が成り立
![統計学で用いる行列演算の小技 - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/627036a45ed4584ab9dd7b54af71068a1eb3bdec/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9JUU3JUI1JUIxJUU4JUE4JTg4JUU1JUFEJUE2JUUzJTgxJUE3JUU3JTk0JUE4JUUzJTgxJTg0JUUzJTgyJThCJUU4JUExJThDJUU1JTg4JTk3JUU2JUJDJTk0JUU3JUFFJTk3JUUzJTgxJUFFJUU1JUIwJThGJUU2JThBJTgwJnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9NTYmcz1lNGNiNjdiOWRkYjJhYjc2Zjk2OWU2YjFkOWI0ZWYzZg%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDB5a2F3YWt1Ym8mdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPTJmYmQ1NWRhOTVlOGJiNWMzYjQyYmI0YjRmZjUxYTI0%26blend-x%3D142%26blend-y%3D436%26blend-mode%3Dnormal%26txt64%3DaW4g5qCq5byP5Lya56S-Tm9zcGFyZQ%26txt-width%3D770%26txt-clip%3Dend%252Cellipsis%26txt-color%3D%2523212121%26txt-font%3DHiragino%2520Sans%2520W6%26txt-size%3D36%26txt-x%3D156%26txt-y%3D536%26s%3D827d4fd37a033e19c24062fdb87f6a95)