Moderne Matrix-Algebra Mit Anwendungen in der Statistik
Das Buch vermittelt moderne Konzepte der Matrix-Algebra, die beispielsweise bei der Lösung linearer Gleichungssysteme und im linearen Regressionsmodell von großem Nutzen sind. Dazu zählen vor allem verallgemeinerte Inversen und Moore-Penrose-Inverse. Daneben werden alle wichtigen Standard-Methoden d...
| Main Authors: | , |
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| Format: | eBook |
| Language: | German |
| Published: |
Berlin, Heidelberg
Springer Berlin Heidelberg
1998, 1998
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| Edition: | 1st ed. 1998 |
| Series: | Springer-Lehrbuch
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| Subjects: | |
| Online Access: | |
| Collection: | Springer Book Archives -2004 - Collection details see MPG.ReNa |
Table of Contents:
- 0 Einführung
- 1 Matrix-Operationen
- 2 Spezielle Matrizen
- 3 Maßzahlen von Matrizen
- 4 Eigenwerte und Quadratische Formen
- 5 Verallgemeinerte Inversen
- 6 Moore-Penrose-Inverse
- 7 Lösung linearer Gleichungssysteme
- 8 Kronecker-Produkt und vec-Operator
- 9 Einführung in DERIVE
- 10 Stochastische Matrizen und Vektoren
- 11 Lineare Regression
- 12 Multiples Regressionsmodell
- 13 Eigenschaften der Schätzungen
- 14 Lösungen der Übungsaufgaben
- Symbolverzeichnis