Linear Algebra and Matrix Analysis for Statistics (Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Sci...

"Linear Algebra and Matrix Analysis for Statistics" von Anindya Roy ist ein umfassendes Lehrbuch, das sich auf die Anwendung von linearer Algebra und Matrizenanalyse in der Statistik konzentriert. Es richtet sich vor allem an Studierende und Fachleute im Bereich der Statistik, die ein tieferes Verständnis für mathematische Konzepte entwickeln möchten, die in statistischen Methoden eine Rolle spielen. Das Buch beginnt mit grundlegenden Konzepten der linearen Algebra, einschließlich Vektorräumen, linearen Abbildungen und Eigenwerten. Darauf aufbauend behandelt es spezielle Matrizenstrukturen wie orthogonale Matrizen und positiv definite Matrizen, die in statistischen Anwendungen häufig vorkommen. Ein besonderes Augenmerk wird auf die Relevanz dieser Konzepte für multivariate Statistiken gelegt. Ein weiterer Schwerpunkt des Buches liegt auf der praktischen Anwendung dieser mathematischen Prinzipien in der Statistik. Dazu gehören Themen wie die lineare Regression, Hauptkomponentenanalyse (PCA) und andere multivariate Techniken. Das Buch enthält zahlreiche Beispiele und Übungen, die den Lesern helfen sollen, das theoretische Wissen in praktische Fähigkeiten umzusetzen. Insgesamt bietet "Linear Algebra and Matrix Analysis for Statistics" eine fundierte Einführung in wesentliche mathematische Werkzeuge für angehende Statistiker sowie für Praktiker, die ihre analytischen Fähigkeiten vertiefen wollen.