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Matrix Algebra

Theory, Computations and Applications in Statistics

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eBook

3rd ed. 2024. 2024

693 S. XXXII, 693 p. 107 illus..

In englischer Sprache

Springer International Publishing. ISBN 978-3-031-42144-0

Das Werk ist Teil der Reihe: Springer Texts in Statistics

Produktbeschreibung

Matrix algebra is one of the most important areas of mathematics for data analysis and for statistical theory. This much-needed work presents the relevant aspects of the theory of matrix algebra for applications in statistics. It moves on to consider the various types of matrices encountered in statistics, such as projection matrices and positive definite matrices, and describes the special properties of those matrices. Finally, it covers numerical linear algebra, beginning with a discussion of the basics of numerical computations, and following up with accurate and efficient algorithms for factoring matrices, solving linear systems of equations, and extracting eigenvalues and eigenvectors.

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