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Projection Matrices, Generalized Inverse Matrices, and Singular Value Decomposition

Haruo Yanai, Kei Takeuchi, Yoshio Takane (Broschiert, Englisch)

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Beschreibung
Aside from distribution theory, projections and the singular value decomposition (SVD) are the two most important concepts for understanding the basic mechanism of multivariate analysis. The former underlies the least squares estimation in regression analysis, which is essentially a projection of one subspace onto another, and the latter underlies principal component analysis, which seeks to find a subspace that captures the largest variability in the original space. This book is about projections and SVD. A thorough discussion of generalized inverse (g-inverse) matrices is also given because it is closely related to the former. The book provides systematic and in-depth accounts of these concepts from a unified viewpoint of linear transformations finite dimensional vector spaces. More specially, it shows that projection matrices (projectors) and g-inverse matrices can be defined in various ways so that a vector space is decomposed into a direct-sum of (disjoint) subspaces. Projection Matrices, Generalized Inverse Matrices, and Singular Value Decomposition will be useful for researchers, practitioners, and students in applied mathematics, statistics, engineering, behaviormetrics, and other fields.
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Technische Daten


Erscheinungsdatum
28.05.2013
Sprache
Englisch
EAN
9781461428596
Herausgeber
Springer US
Serien- oder Bandtitel
Statistics for Social and Behavioral Sciences
Sonderedition
Nein
Autor
Haruo Yanai, Kei Takeuchi, Yoshio Takane
Seitenanzahl
236
Einbandart
Broschiert
Schlagwörter
Multivariate analysis, g-inverse matrices, linear transformations, projections, singular value decomposition
Thema-Inhalt
PBT - Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm

Hersteller: Springer Nature Customer Service Center GmbH, Europaplatz 3, Heidelberg, Deutschland, 69115, ProductSafety@springernature.com

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