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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对统计计算极其有用，线性代数、概率统计入门以后的后续课程，实用性很强。得反复看，自己能推导才行。虽然现在Matlab等矩阵计算工具极好用，但是能通过数学推导来简化后再求解，明显效率会高很多。解决问题还是应该优先考虑是不是有数学上的简化，然后再动手，会有很多意想不到的有趣的提升。
评分对统计计算极其有用，线性代数、概率统计入门以后的后续课程，实用性很强。得反复看，自己能推导才行。虽然现在Matlab等矩阵计算工具极好用，但是能通过数学推导来简化后再求解，明显效率会高很多。解决问题还是应该优先考虑是不是有数学上的简化，然后再动手，会有很多意想不到的有趣的提升。
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