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## 统计代写|多元统计分析代考MULTIVARIATE STATISTICAL ANALYSIS代考|STA426 Matrix Algebra and Random Vectors

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## 统计代写|多元统计分析代考MULTIVARIATE STATISTICAL ANALYSIS代考|INTRODUCTION

We saw in Chapter 1 that multivariate data can be conveniently displayed as an array of numbers. In general, a rectangular array of numbers with, for instance, $n$ rows and $p$ columns is called a matrix of dimension $n \times p$. The study of multivariate methods is greatly facilitated by the use of matrix algebra.

The matrix algebra results presented in this chapter will enable us to concisely state statistical models. Moreover, the formal relations expressed in matrix terms are easily programmed on computers to allow the routine calculation of important statistical quantities.

We begin by introducing some very basic concepts that are essential to both our geometrical interpretations and algebraic explanations of subsequent statistical techniques. If you have not been previously exposed to the rudiments of matrix algebra, you may prefer to follow the brief refresher in the next section by the more detailed review provided in Supplement $2 \mathrm{~A}$.

## 统计代写|多元统计分析代考MULTIVARIATE STATISTICAL ANALYSIS代考|SOME BASICS OF MATRIX AND VECTOR ALGEBRA

Vectors
An array $\mathbf{x}$ of $n$ real numbers $x_{1}, x_{2}, \ldots, x_{n}$ is called a vector, and it is written as
$$\mathbf{x}=\left[\begin{array}{c} x_{1} \ x_{2} \ \vdots \ x_{n} \end{array}\right] \quad \text { or } \quad \mathbf{x}^{\prime}=\left[x_{1}, x_{2}, \ldots, x_{n}\right]$$
where the prime denotes the operation of transposing a column to a row.

A vector $\mathbf{x}$ can be represented geometrically as a directed line in $n$ dimensions with component $x_{1}$ along the first axis, $x_{2}$ along the second axis, …, and $x_{n}$ along the $n$th axis. This is illustrated in Figure $2.1$ for $n=3$.

A vector can be expanded or contracted by multiplying it by a constant $c$. In particular, we define the vector $c \mathbf{x}$ as
$$c \mathbf{x}=\left[\begin{array}{c} c x_{1} \ c x_{2} \ \vdots \ c x_{n} \end{array}\right]$$
That is, $c \mathbf{x}$ is the vector obtained by multiplying each element of $\mathbf{x}$ by $c$. [See Figure 2.2(a).]

## 统计代写|多元统计分析代考MULTNARIATE STATISTICAL ANALYSIS代考|SOME BASICS OF MATRIX ANDVECTOR ALGEBRA

$$\mathbf{x}=\left[x_{1} x_{2} \vdots x_{n}\right] \quad \text { or } \quad \mathbf{x}^{\prime}=\left[x_{1}, x_{2}, \ldots, x_{n}\right]$$

$$c \mathbf{x}=\left[c x_{1} c x_{2} \vdots c x_{n}\right]$$

## MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。