ورود به حساب

نام کاربری گذرواژه

گذرواژه را فراموش کردید؟ کلیک کنید

حساب کاربری ندارید؟ ساخت حساب

ساخت حساب کاربری

نام نام کاربری ایمیل شماره موبایل گذرواژه

برای ارتباط با ما می توانید از طریق شماره موبایل زیر از طریق تماس و پیامک با ما در ارتباط باشید


09117307688
09117179751

در صورت عدم پاسخ گویی از طریق پیامک با پشتیبان در ارتباط باشید

دسترسی نامحدود

برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند

ضمانت بازگشت وجه

درصورت عدم همخوانی توضیحات با کتاب

پشتیبانی

از ساعت 7 صبح تا 10 شب

دانلود کتاب Matrix Analysis for Statistics

دانلود کتاب تجزیه و تحلیل ماتریس برای آمار

Matrix Analysis for Statistics

مشخصات کتاب

Matrix Analysis for Statistics

دسته بندی: آمار ریاضی
ویرایش: 3 
نویسندگان:   
سری:  
ISBN (شابک) : 9781119092483 
ناشر: Wiley 
سال نشر: 2017 
تعداد صفحات: 550 
زبان: English 
فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود) 
حجم فایل: 6 مگابایت 

قیمت کتاب (تومان) : 55,000



کلمات کلیدی مربوط به کتاب تجزیه و تحلیل ماتریس برای آمار: ریاضیات، نظریه احتمالات و آمار ریاضی، آمار ریاضی



ثبت امتیاز به این کتاب

میانگین امتیاز به این کتاب :
       تعداد امتیاز دهندگان : 13


در صورت تبدیل فایل کتاب Matrix Analysis for Statistics به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.

توجه داشته باشید کتاب تجزیه و تحلیل ماتریس برای آمار نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.


توضیحاتی در مورد کتاب تجزیه و تحلیل ماتریس برای آمار

شرح یک نسخه به روز از مقدمه کامل و مستقل برای تئوری و عمل تجزیه و تحلیل ماتریس با ارائه پوشش در دسترس و عمیق از رایج ترین روش های ماتریسی که اکنون در برنامه های آماری استفاده می شود، تجزیه و تحلیل ماتریس برای آمار، نسخه سوم دارای فرمت قضیه/اثبات ساده برای دنبال کردن است. نویسنده با ویژگی انتقال صاف بین پوشش موضعی، فرآیند گام به گام رایج‌ترین روش‌های ماتریسی را که اکنون در برنامه‌های آماری استفاده می‌شود، از جمله مقادیر ویژه و بردارهای ویژه، توجیه می‌کند. معکوس مور-پنروز; تمایز ماتریس؛ و توزیع فرم های درجه دوم. مقدمه ای ایده آل برای تئوری و عمل تجزیه و تحلیل ماتریس، تجزیه و تحلیل ماتریس برای آمار، ویژگی های ویرایش سوم: • پوشش فصل یا بخش جدید در مورد نابرابری ها، پیش بینی های مایل، و ضد مقادیر و بردارهای ویژه • مسائل اضافی و تمرینات تمرین پایان فصل در پایان هر فصل • مثال های گسترده ای که آشنا و قابل فهم هستند • فصل های خود شامل برای انعطاف پذیری در انتخاب موضوع • کاربرد روش های ماتریسی در رگرسیون حداقل مربعات و تحلیل بردارهای میانگین و ماتریس های کوواریانس. تجزیه و تحلیل ماتریس برای آمار، ویرایش سوم یک کتاب درسی ایده آل برای دوره های فوق لیسانس و کارشناسی ارشد در مورد روش های ماتریسی، تجزیه و تحلیل چند متغیره و مدل های خطی است. این کتاب همچنین یک مرجع عالی برای متخصصان تحقیق در آمار کاربردی است. جیمز آر. شات، دکترا، استاد گروه آمار در دانشگاه فلوریدا مرکزی است. او مقالات متعددی در مجلات در زمینه تحلیل چند متغیره منتشر کرده است. علایق تحقیقاتی دکتر شات شامل تحلیل چند متغیره، تحلیل کوواریانس و ماتریس های همبستگی و تکنیک های کاهش ابعاد است.


توضیحاتی درمورد کتاب به خارجی

Description An up-to-date version of the complete, self-contained introduction to matrix analysis theory and practice Providing accessible and in-depth coverage of the most common matrix methods now used in statistical applications, Matrix Analysis for Statistics, Third Edition features an easy-to-follow theorem/proof format. Featuring smooth transitions between topical coverage, the author carefully justifies the step-by-step process of the most common matrix methods now used in statistical applications, including eigenvalues and eigenvectors; the Moore-Penrose inverse; matrix differentiation; and the distribution of quadratic forms. An ideal introduction to matrix analysis theory and practice, Matrix Analysis for Statistics, Third Edition features: • New chapter or section coverage on inequalities, oblique projections, and antieigenvalues and antieigenvectors • Additional problems and chapter-end practice exercises at the end of each chapter • Extensive examples that are familiar and easy to understand • Self-contained chapters for flexibility in topic choice • Applications of matrix methods in least squares regression and the analyses of mean vectors and covariance matrices Matrix Analysis for Statistics, Third Edition is an ideal textbook for upper-undergraduate and graduate-level courses on matrix methods, multivariate analysis, and linear models. The book is also an excellent reference for research professionals in applied statistics. James R. Schott, PhD, is Professor in the Department of Statistics at the University of Central Florida. He has published numerous journal articles in the area of multivariate analysis. Dr. Schott’s research interests include multivariate analysis, analysis of covariance and correlation matrices, and dimensionality reduction techniques.



فهرست مطالب

Content: Preface xi     About the Companion Website xv     1 A Review of Elementary Matrix Algebra 1     1.1 Introduction 1     1.2 Definitions and Notation 1     1.3 Matrix Addition and Multiplication 2     1.4 The Transpose 3     1.5 The Trace 4     1.6 The Determinant 5     1.7 The Inverse 9     1.8 Partitioned Matrices 12     1.9 The Rank of a Matrix 14     1.10 Orthogonal Matrices 15     1.11 Quadratic Forms 16     1.12 Complex Matrices 18     1.13 Random Vectors and Some Related Statistical Concepts 19     Problems 29     2 Vector Spaces 35     2.1 Introduction 35     2.2 Definitions 35     2.3 Linear Independence and Dependence 42     2.4 Matrix Rank and Linear Independence 45     2.5 Bases and Dimension 49     2.6 Orthonormal Bases and Projections 53     2.7 Projection Matrices 58     2.8 Linear Transformations and Systems of Linear Equations 65     2.9 The Intersection and Sum of Vector Spaces 73     2.10 Oblique Projections 76     2.11 Convex Sets 80     Problems 85     3 Eigenvalues and Eigenvectors 95     3.1 Introduction 95     3.2 Eigenvalues, Eigenvectors, and Eigenspaces 95     3.3 Some Basic Properties of Eigenvalues and Eigenvectors 99     3.4 Symmetric Matrices 106     3.5 Continuity of Eigenvalues and Eigenprojections 114     3.6 Extremal Properties of Eigenvalues 116     3.7 Additional Results Concerning Eigenvalues Of Symmetric Matrices 123     3.8 Nonnegative Definite Matrices 129     3.9 Antieigenvalues and Antieigenvectors 141     Problems 144     4 Matrix Factorizations and Matrix Norms 155     4.1 Introduction 155     4.2 The Singular Value Decomposition 155     4.3 The Spectral Decomposition of a Symmetric Matrix 162     4.4 The Diagonalization of a Square Matrix 169     4.5 The Jordan Decomposition 173     4.6 The Schur Decomposition 175     4.7 The Simultaneous Diagonalization of Two Symmetric Matrices 178     4.8 Matrix Norms 184     Problems 191     5 Generalized Inverses 201     5.1 Introduction 201     5.2 The Moore   Penrose Generalized Inverse 202     5.3 Some Basic Properties of the Moore   Penrose Inverse 205     5.4 The Moore   Penrose Inverse of a Matrix Product 211     5.5 The Moore   Penrose Inverse of Partitioned Matrices 215     5.6 The Moore   Penrose Inverse of a Sum 219     5.7 The Continuity of the Moore   Penrose Inverse 222     5.8 Some Other Generalized Inverses 224     5.9 Computing Generalized Inverses 232     Problems 238     6 Systems of Linear Equations 247     6.1 Introduction 247     6.2 Consistency of a System of Equations 247     6.3 Solutions to a Consistent System of Equations 251     6.4 Homogeneous Systems of Equations 258     6.5 Least Squares Solutions to a System of Linear Equations 260     6.6 Least Squares Estimation For Less Than Full Rank Models 266     6.7 Systems of Linear Equations and The Singular Value Decomposition 271     6.8 Sparse Linear Systems of Equations 273     Problems 278     7 Partitioned Matrices 285     7.1 Introduction 285     7.2 The Inverse 285     7.3 The Determinant 288     7.4 Rank 296     7.5 Generalized Inverses 298     7.6 Eigenvalues 302     Problems 307     8 Special Matrices and Matrix Operations 315     8.1 Introduction 315     8.2 The Kronecker Product 315     8.3 The Direct Sum 323     8.4 The Vec Operator 323     8.5 The Hadamard Product 329     8.6 The Commutation Matrix 339     8.7 Some Other Matrices Associated With the Vec Operator 346     8.8 Nonnegative Matrices 351     8.9 Circulant and Toeplitz Matrices 363     8.10 Hadamard and Vandermonde Matrices 369     Problems 373     9 Matrix Derivatives and Related Topics 387     9.1 Introduction 387     9.2 Multivariable Differential Calculus 387     9.3 Vector and Matrix Functions 390     9.4 Some Useful Matrix Derivatives 396     9.5 Derivatives of Functions of Patterned Matrices 400     9.6 The Perturbation Method 402     9.7 Maxima and Minima 409     9.8 Convex and Concave Functions 413     9.9 The Method of Lagrange Multipliers 417     Problems 423     10 Inequalities 433     10.1 Introduction 433     10.2 Majorization 433     10.3 Cauchy-Schwarz Inequalities 444     10.4 Holder   s Inequality 446     10.5 Minkowski   s Inequality 450     10.6 The Arithmetic-Geometric Mean Inequality 452     Problems 453     11 Some Special Topics Related to Quadratic Forms 457     11.1 Introduction 457     11.2 Some Results on Idempotent Matrices 457     11.3 Cochran   s Theorem 462     11.4 Distribution of Quadratic Forms in Normal Variates 465     11.5 Independence of Quadratic Forms 471     11.6 Expected Values of Quadratic Forms 477     11.7 The Wishart Distribution 485     Problems 496     References 507     Index 513




نظرات کاربران