Linear Algebra and Linear Models
Lingua: inglese
Editore: Springer, Springer Jan 2012, 2012
- Brossura
- Nuovo
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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Linear Algebra and Linear Models comprises a concise and rigorous introduction to linear algebra required for statistics followed by the basic aspects of the theory of linear estimation and hypothesis testing. The emphasis is on the approach using generalized inverses. Topics such as the multivariate normal distribution and distribution of quadratic forms are included.For this third edition, the material has been reorganised to develop the linear algebra in the first six chapters, to serve as a first course on linear algebra that is especially suitable for students of statistics or for those looking for a matrix theoretic approach to the subject. Other key features include:coverage of topics such as rank additivity, inequalities for eigenvalues and singular values;a new chapter on linear mixed models;over seventy additional problems on rank: the matrix rank is an important and rich topic with connections to many aspects of linear algebra such as generalized inverses, idempotent matrices and partitioned matrices.This text is aimed primarily at advanced undergraduate and first-year graduate students taking courses in linear algebra, linear models, multivariate analysis and design of experiments. A wealth of exercises, complete with hints and solutions, help to consolidate understanding. Researchers in mathematics and statistics will also find the book a useful source of results and problems.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 176 pp. Englisch.…
Codice articolo 9781447127383
- Titolo
- Linear Algebra and Linear Models
- Autore
- Ravindra B. Bapat
- Editore
- Springer, Springer Jan 2012
- Anno di pubblicazione
- 2012
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1447127382
- ISBN 13
- 9781447127383
- Edizione
- terza edizione
- Peso dell'articolo
- 277 grammi
- Dimensioni
- 235x155x10 mm
Linear Algebra and Linear Models comprises a concise and rigorous introduction to linear algebra required for statistics followed by the basic aspects of the theory of linear estimation and hypothesis testing. The emphasis is on the approach using generalized inverses. Topics such as the multivariate normal distribution and distribution of quadratic forms are included.
For this third edition, the material has been reorganised to develop the linear algebra in the first six chapters, to serve as a first course on linear algebra that is especially suitable for students of statistics or for those looking for a matrix theoretic approach to the subject. Other key features include:
coverage of topics such as rank additivity, inequalities for eigenvalues and singular values;
a new chapter on linear mixed models;
over seventy additional problems on rank: the matrix rank is an important and rich topic with connections to many aspects of linear algebra such as generalized inverses, idempotent matrices and partitioned matrices.
This text is aimed primarily at advanced undergraduate and first-year graduate students taking courses in linear algebra, linear models, multivariate analysis and design of experiments. A wealth of exercises, complete with hints and solutions, help to consolidate understanding. Researchers in mathematics and statistics will also find the book a useful source of results and problems.
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