Applied Matrix Algebra in the Statistical Sciences (Paperback)
Idioma: inglés
Editorial: Dover Publications Inc., New York, 2006
- Tapa blanda
- Nuevo
Librería: Grand Eagle Retail, Bensenville, IL, Estados Unidos de AmericaGrand Eagle Retail
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Paperback. This comprehensive text covers both applied and theoretical branches of matrix algebra in the statistical sciences. It also provides a bridge between linear algebra and statistical models. Appropriate for advanced undergraduate and graduate students, the self-contained treatment also constitutes a handy reference for researchers. The only mathematical background necessary is a sound knowledge of high school mathematics and a first course in statistics.Consisting of two interrelated parts, this volume begins with the basic structure of vectors and vector spaces. The latter part emphasizes the diverse properties of matrices and their associated linear transformations--and how these, in turn, depend upon results derived from linear vector spaces. An overview of introductory concepts leads to more advanced topics such as latent roots and vectors, generalized inverses, and nonnegative matrices. Each chapter concludes with a section on real-world statistical applications, plus exercises that offer concrete examples of the applications of matrix algebra. This comprehensive text offers teachings relevant to both applied and theoretical branches of matrix algebra and provides a bridge between linear algebra and statistical models. Appropriate for advanced undergraduate and graduate students. 1983 edition. This item is printed on demand. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.…
N° de ref. del artículo 9780486445380
- Título
- Applied Matrix Algebra in the Statistical Sciences (Paperback)
- Autor
- Alexander Basilevsky
- Editorial
- Dover Publications Inc., New York
- Año de publicación
- 2006
- Estado
- new
- Encuadernación
- Paperback
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 0486445380
- ISBN 13
- 9780486445380
Consisting of two interrelated parts, this volume begins with the basic structure of vectors and vector spaces. The latter part emphasizes the diverse properties of matrices and their associated linear transformations--and how these, in turn, depend upon results derived from linear vector spaces. An overview of introductory concepts leads to more advanced topics such as latent roots and vectors, generalized inverses, and nonnegative matrices. Each chapter concludes with a section on real-world statistical applications, plus exercises that offer concrete examples of the applications of matrix algebra.
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