En este vídeo, continuación del [sbml1], se calculan las matrices
y
del
modelo de regresión, así como la “proyección” del futuro sobre el pasado
–significado “formal” de proyección en vídeo [mapr]–. El SVD de
obtiene unos valores singulares que coinciden con los de
si
se ha
preblanqueado (ortonormalizado) antes de la regresión (interpretación
geométrica como proyección o interpretación estadística como mínimos
cuadrados parciales).
Del análisis de los valores singulares se infiere que sólo dos combinaciones
lineales del vector de entradas y salidas pasadas construido en el vídeo [sbml1]
permiten predecir gran cantidad de la variabilidad del vector de salidas futuras,
con lo que se estima que el orden del proceso subyacente es 2, y se genera una
secuencia de estados a partir del SVD.
AnteriorID subespacio (ejemplo Matlab I): formación de matrices de datos
SiguienteID subespacio (ejemplo Matlab III): estimación de matrices (A,B,C,D)del modelo
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