Generalizedleastsquareonlargedataset我想对未独立采样的数据进行线性拟合。我遇到了广义最小二乘法：1b=(X'*V^(-1)*X)^(-1)*X'*V^(-1)*Y方程为Matlab格式；X和Y是数据点的坐标，V是"方差矩阵"。问题在于，由于它的大小(1000行和列)，V矩阵变得奇异，因此不可逆。有关如何解决此问题的任何建议？也许使用解决GLS以外的广义线性回归问题的方法？我可以使用并且(稍微)熟悉的工具是Numpy/Scipy、R和Matlab。代替：1b=(X'*V^(-1)*X)^(-1)*X'*V^(-1)*Y使用1b=(X'/V*X)\\X'/V*Y

Generalizedleastsquareonlargedataset我想对未独立采样的数据进行线性拟合。我遇到了广义最小二乘法：1b=(X'*V^(-1)*X)^(-1)*X'*V^(-1)*Y方程为Matlab格式；X和Y是数据点的坐标，V是"方差矩阵"。问题在于，由于它的大小(1000行和列)，V矩阵变得奇异，因此不可逆。有关如何解决此问题的任何建议？也许使用解决GLS以外的广义线性回归问题的方法？我可以使用并且(稍微)熟悉的工具是Numpy/Scipy、R和Matlab。代替：1b=(X'*V^(-1)*X)^(-1)*X'*V^(-1)*Y使用1b=(X'/V*X)\\X'/V*Y