Wil je Springer Texts in Statistics- Matrix Algebra kopen? · Zeker 1 voorradig
€105.00 Laagst beschikbare prijs
Het sentiment: Onbekend · Zelf beoordelen
Helaas, het is nog niet bekend wat gebruikers voelen. Het is ook nog onbekend wat de ervaringen zijn op online media. Daarom is het hier nog onbekend hoe Springer Texts in Statistics- Matrix Algebra ervaren wordt.
Wat zegt dit?Op shoptiment gebruiken we het woord sentiment. Dit is wat online media en onze bezoekers van een product vinden. Het wordt automatisch berekend aan de hand van de recencies van bezoekers en het sentiment gevonden in online bronnen. Verder op de bladzijde kan je meer details vinden!
Dit product, Springer Texts in Statistics- Matrix Algebra, is geplaatst in Boek in Boeken.
Geen alternatieven of assecoires gevonden voor dit product.
Uitgebreide Review Springer Texts in Statistics- Matrix Algebra
Het sentiment: Onbekend
In dit gedeelte kan je zien hoe het product ervaren wordt. Dit komt tot stand door de reacties van gebruikers te combineren met de ervaringen en recencies gevonden op online media zoals Youtube.
Gebruikers: Onbekend
Online: Onbekend
Het online sentiment zoals gevonden door ons platform voor Springer Texts in Statistics- Matrix Algebra is Onbekend.
Google zoekresultaten lijken in het algemeen Onbekend voor Springer Texts in Statistics- Matrix Algebra. Zoeken naar beoordelingen op Google ›
In het algemeen zijn tweets Onbekend voor Springer Texts in Statistics- Matrix Algebra. Zoeken naar beoordelingen op Twitter ›
Youtube
Youtube beschrijvingen zijn in het algemeen Onbekend voor Springer Texts in Statistics- Matrix Algebra. Zoeken naar beoordelingen op Youtube ›
De teksten, ervaringen en beschrijvingen gevonden in de bovenstaande online media worden bekeken door kunstmatige intelligentie. Door deze uitslag te combineren ontstaat het online sentiment.
Het Sentiment: Onbekend
Nog niemand heeft zijn gevoelens achtergelaten. Het is dus nog onbekend wat gebruikers ervaren. We kunnen weinig online vinden voor dit product! Het is dus helaas onbekend wat het online sentiment is. Er is dus nog weinig bekend over dit product op dit platform, zowel in gebruikerservaringen als in online recensies gevonden door dit platform. Daarom is het sentiment voor dit product neutraal. Heb je ervaring met dit product? Laat dan je gevoelens achter.
De ervaringen van gebruikers samen met het sentiment gevonden online vormt het uiteindelijke sentiment!
Gerelateerde Videos
De onderstaande videos zijn in veel gevallen gerelateerd aan het product. In sommige gevallen, en bij onbekende producten, kunnen mogelijk afwijkende videos worden getoond.
Geen video beoordelingen gevonden.
Eigenschappen Springer Texts in Statistics- Matrix Algebra
Producteigenschappen
Inhoud | |
---|---|
Aantal pagina's | 693 |
Bindwijze | Hardcover |
Oorspronkelijke releasedatum | 07 maart 2024 |
Taal | en |
Betrokkenen | |
Hoofdauteur | James E. Gentle |
Hoofduitgeverij | Springer International Publishing Ag |
Overige kenmerken | |
Editie | 3 |
Product breedte | 178 mm |
Product lengte | 254 mm |
Verpakking breedte | 178 mm |
Verpakking hoogte | 43 mm |
Verpakking lengte | 254 mm |
Verpakkingsgewicht | 1542 g |
EAN | |
EAN | 9783031421433 |
Productbeschrijving
This book presents the theory of matrix algebra for statistical applications, explores various types of matrices encountered in statistics, and covers numerical linear algebra.
This book presents the theory of matrix algebra for statistical applications, explores various types of matrices encountered in statistics, and covers numerical linear algebra. Matrix algebra is one of the most important areas of mathematics in data science and in statistical theory, and previous editions had essential updates and comprehensive coverage on critical topics in mathematics.
This 3rd edition offers a self-contained description of relevant aspects of matrix algebra for applications in statistics. It begins with fundamental concepts of vectors and vector spaces; covers basic algebraic properties of matrices and analytic properties of vectors and matrices in multivariate calculus; and concludes with a discussion on operations on matrices, in solutions of linear systems and in eigenanalysis. It also includes discussions of the R software package, with numerous examples and exercises.
Matrix Algebra considers various types of matrices encountered in statistics, such as projection matrices and positive definite matrices, and describes special properties of those matrices; as well as describing various applications of matrix theory in statistics, including linear models, multivariate analysis, and stochastic processes. It begins with a discussion of the basics of numerical computations and goes on to describe accurate and efficient algorithms for factoring matrices, how to solve linear systems of equations, and the extraction of eigenvalues and eigenvectors. It covers numerical linear algebra—one of the most important subjects in the field of statistical computing. The content includes greater emphases on R, and extensive coverage of statistical linear models.
Matrix Algebra is ideal for graduate and advanced undergraduate students, or as a supplementary text for courses in linear models or multivariate statistics. It’s also ideal for use in a course in statistical computing, or as a supplementary text for various courses that emphasize computations.
This book presents the theory of matrix algebra for statistical applications, explores various types of matrices encountered in statistics, and covers numerical linear algebra. Matrix algebra is one of the most important areas of mathematics in data science and in statistical theory, and previous editions had essential updates and comprehensive coverage on critical topics in mathematics.
This 3rd edition offers a self-contained description of relevant aspects of matrix algebra for applications in statistics. It begins with fundamental concepts of vectors and vector spaces; covers basic algebraic properties of matrices and analytic properties of vectors and matrices in multivariate calculus; and concludes with a discussion on operations on matrices, in solutions of linear systems and in eigenanalysis. It also includes discussions of the R software package, with numerous examples and exercises.
Matrix Algebra considers various types of matrices encountered in statistics, such as projection matrices and positive definite matrices, and describes special properties of those matrices; as well as describing various applications of matrix theory in statistics, including linear models, multivariate analysis, and stochastic processes. It begins with a discussion of the basics of numerical computations and goes on to describe accurate and efficient algorithms for factoring matrices, how to solve linear systems of equations, and the extraction of eigenvalues and eigenvectors. It covers numerical linear algebra—one of the most important subjects in the field of statistical computing. The content includes greater emphases on R, and extensive coverage of statistical linear models.
Matrix Algebra is ideal for graduate and advanced undergraduate students, or as a supplementary text for courses in linear models or multivariate statistics. It’s also ideal for use in a course in statistical computing, or as a supplementary text forvarious courses that emphasize computations.