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 der Matrix-Algebra umfassend dargestellt. Die Autoren zeigen zudem detailliert, wie gut das Computer-Algebra-System DERIVE im Bereich der Matrix-Algebra eingesetzt werden kann. Durch die vielen ausführlich durchgerechneten Beispiele und Übungsaufgaben mit Lösungen ist das Buch besonders für Anfänger geeignet. TOC:Einführung.- Matrix-Operationen.- Spezielle Matrizen.- Maßzahlen von Matrizen.- Eigenwerte und Quadratische Formen.- Verallgemeinerte Inversen.- Moore-Penrose-Inverse.- Lösung linearer Gleichungssysteme.- Kronecker-Produkt und vec-Operator.- Einführung in DERIVE.- Stochastische Matrizen und Vektoren.- Lineare Regression.- Multiples Regressionsmodell.- Eigenschaften der Schätzungen.- Lösungen der Übungsaufgaben.