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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對統計計算極其有用，綫性代數、概率統計入門以後的後續課程，實用性很強。得反復看，自己能推導纔行。雖然現在Matlab等矩陣計算工具極好用，但是能通過數學推導來簡化後再求解，明顯效率會高很多。解決問題還是應該優先考慮是不是有數學上的簡化，然後再動手，會有很多意想不到的有趣的提升。
评分對統計計算極其有用，綫性代數、概率統計入門以後的後續課程，實用性很強。得反復看，自己能推導纔行。雖然現在Matlab等矩陣計算工具極好用，但是能通過數學推導來簡化後再求解，明顯效率會高很多。解決問題還是應該優先考慮是不是有數學上的簡化，然後再動手，會有很多意想不到的有趣的提升。
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