Posted on Categories:Multivariate Statistical Analysis, 多元统计分析, 统计代写, 统计代考

统计代写|多元统计分析代考MULTIVARIATE STATISTICAL ANALYSIS代考|STAT730 POSITIVE DEFINITE MATRICES

如果你也在 怎样代写多元统计分析Multivariate Statistical Analysis STAT730这个学科遇到相关的难题,请随时右上角联系我们的24/7代写客服。多元统计分析Multivariate Statistical Analysis是基于多变量统计的原理。通常情况下,MVA用于解决对每个实验单元进行多次测量的情况,这些测量之间的关系及其结构很重要。

多元统计分析Multivariate Statistical Analysis在此重定向。在数学上的用法,见多变量微积分。多变量统计是统计学的一个分支,包括同时观察和分析一个以上的结果变量。多变量统计涉及到理解每一种不同形式的多变量分析的不同目的和背景,以及它们之间的关系。多变量统计在某一特定问题上的实际应用可能涉及几种类型的单变量和多变量分析,以了解变量之间的关系以及它们与所研究问题的相关性。

avatest.org多元统计分析Multivariate Statistical Analysis代写,免费提交作业要求, 满意后付款,成绩80\%以下全额退款,安全省心无顾虑。专业硕 博写手团队,所有订单可靠准时,保证 100% 原创。avatest.org/™, 最高质量的多元统计分析Multivariate Statistical Analysis作业代写,服务覆盖北美、欧洲、澳洲等 国家。 在代写价格方面,考虑到同学们的经济条件,在保障代写质量的前提下,我们为客户提供最合理的价格。 由于统计Statistics作业种类很多,同时其中的大部分作业在字数上都没有具体要求,因此多元统计分析Multivariate Statistical Analysis作业代写的价格不固定。通常在经济学专家查看完作业要求之后会给出报价。作业难度和截止日期对价格也有很大的影响。

想知道您作业确定的价格吗? 免费下单以相关学科的专家能了解具体的要求之后在1-3个小时就提出价格。专家的 报价比上列的价格能便宜好几倍。

avatest.org™ 为您的留学生涯保驾护航 在网课代考方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的网课代修服务。我们的专家在多元统计分析Multivariate Statistical Analysis代写方面经验极为丰富,各种多元统计分析Multivariate Statistical Analysis相关的作业也就用不着 说。

我们提供的多元统计分析Multivariate Statistical Analysis及其相关学科的代写,服务范围广, 其中包括但不限于:

统计代写|多元统计分析代考MULTIVARIATE STATISTICAL ANALYSIS代考|STAT730 POSITIVE DEFINITE MATRICES

统计代写|多元统计分析代考MULTIVARIATE STATISTICAL ANALYSIS代考|POSITIVE DEFINITE MATRICES

The study of the variation and interrelationships in multivariate data is often based upon distances and the assumption that the data are multivariate normally distributed. Squared distances (see Chapter 1) and the multivariate normal density can be expressed in terms of matrix products called quadratic forms (see Chapter 4). Consequently, it should not be surprising that quadratic forms play a central role in multivariate analysis. In this section, we consider quadratic forms that are always nonnegative and the associated positive definite matrices.

Results involving quadratic forms and symmetric matrices are, in many cases, a direct consequence of an expansion for symmetric matrices known as the spectral decomposition. The spectral decomposition of a $k \times k$ symmetric matrix $\mathbf{A}$ is given $b^{1}$
$$
\mathbf{A}=\lambda_{1} \underset{(k \times k)}{\mathbf{e}{1}} \underset{(k \times 1)(1 \times k)}{\mathbf{e}{1}^{\prime}}+\lambda_{2} \underset{(k \times 1)(1 \times k)}{\mathbf{e}{2}} \mathbf{e}{2}^{\prime}+\cdots+\lambda_{k} \underset{(k \times 1)(1 \times k)}{\mathbf{e}{k}} \mathbf{e}{k}^{\prime}
$$
$(k \times k) \quad(k \times 1)(1 \times k) \quad(k \times 1)(1 \times k) \quad(k \times 1)(1 \times k)$
where $\lambda_{1}, \lambda_{2}, \ldots, \lambda_{k}$ are the eigenvalues of $\mathbf{A}$ and $\mathbf{e}{1}, \mathbf{e}{2}, \ldots, \mathbf{e}{k}$ are the associated normalized eigenvectors. (See also Result 2A.14 in Supplement 2A.) Thus, $\mathbf{e}{i}^{\prime} \mathbf{e}{i}=1$ for $i=1,2, \ldots, k$, and $\mathbf{e}{i}^{\prime} \mathbf{e}_{j}=0$ for $i \neq j$.

统计代写|多元统计分析代考MULTIVARIATE STATISTICAL ANALYSIS代考|A SQUARE-ROOT MATRIX

The spectral decomposition allows us to express the inverse of a square matrix in terms of its eigenvalues and eigenvectors, and this leads to a useful squareroot matrix.

Let $\mathbf{A}$ be a $k \times k$ positive definite matrix with the spectral decomposition $\mathbf{A}=\sum_{i=1}^{k} \lambda_{i} \mathbf{e}{i} \mathbf{e}{i}^{\prime}$. Let the normalized eigenvectors be the columns of another matrix $\mathbf{P}=\left[\mathbf{e}{1}, \mathbf{e}{2}, \ldots, \mathbf{e}{k}\right]$ Then $$ \underset{(k \times k)}{\mathbf{A}}=\sum{i=1}^{k} \lambda_{i} \underset{(k \times 1)}{\mathbf{e}{i}} \underset{(1 \times k)}{\mathbf{e}{i}^{\prime}}=\underset{(k \times k)(k \times k)}{\mathbf{P}} \underset{(k \times k)}{\mathbf{P}} \underset{(k)}{\mathbf{P}^{\prime}}
$$
where $\mathbf{P P}^{\prime}=\mathbf{P}^{\prime} \mathbf{P}=\mathbf{I}$ and $\boldsymbol{\Lambda}$ is the diagonal matrix
$$
\underset{(k \times k)}{\boldsymbol{\Lambda}}=\left[\begin{array}{cccc}
\lambda_{1} & 0 & \cdots & 0 \
0 & \lambda_{2} & \cdots & 0 \
\vdots & \vdots & \ddots & \vdots \
0 & 0 & \cdots & \lambda_{k}
\end{array}\right] \quad \text { with } \lambda_{i}>0
$$
Thus,
$$
\mathbf{A}^{-1}=\mathbf{P} \mathbf{\Lambda}^{-1} \mathbf{P}^{\prime}=\sum_{i=1}^{k} \frac{1}{\lambda_{i}} \mathbf{e}{i} \mathbf{e}{i}^{\prime}
$$
since $\left(\mathbf{P} \mathbf{\Lambda}^{-1} \mathbf{P}^{\prime}\right) \mathbf{P} \mathbf{\Lambda} \mathbf{P}^{\prime}=\mathbf{P} \mathbf{\Lambda} \mathbf{P}^{\prime}\left(\mathbf{P} \mathbf{\Lambda}^{-1} \mathbf{P}^{\prime}\right)=\mathbf{P} \mathbf{P}^{\prime}=\mathbf{I}$.

统计代写|多元统计分析代考MULTIVARIATE STATISTICAL ANALYSIS代考|STAT730 POSITIVE DEFINITE MATRICES

多元统计分析代考

统计代写|多元统计分析代考MULTNARIATE STATISTICAL ANALYSIS代 考|POSITNE DEFINITE MATRICES


对多元数据的变化和相互关系的研究通常基于距离和数据是多元正态分布的假设。平方距离 (见第 1 章) 和多元正态密度可以用称 为二次形式的矩阵乘积表示 (见第 4 章)。因此,二次形式在多元分析中发挥核心作用也就不足为奇了。在本节中,我们考虑总 是非负的二次形式和相关的正定矩阵。
在许多情况下,涉及二次形式和对称矩阵的结果是对称矩阵展开称为谱分解的直接结果。的谱分解 $k \times k$ 对称矩阵 $\mathbf{A}$ 给出 $b^{1}$
$$
\mathbf{A}=\lambda_{1} \underset{(k \times k)(k \times 1)(1 \times k)}{\mathbf{e} 1} \underset{(k \times 1)(1 \times k)}{\mathbf{e} 1^{\prime}}+\lambda_{2} \underset{(k \times 1)(1 \times k)}{\mathbf{e} 2} \mathbf{e} 2^{\prime}+\cdots+\lambda_{k} \underset{(k)}{\mathbf{e} k} \mathbf{e} k^{\prime}
$$
$(k \times k) \quad(k \times 1)(1 \times k) \quad(k \times 1)(1 \times k) \quad(k \times 1)(1 \times k)$
在咘里 $\lambda_{1}, \lambda_{2}, \ldots, \lambda_{k}$ 是的特征值 $\mathbf{A}$ 和 $\mathrm{e} 1, \mathbf{e} 2, \ldots, \mathbf{e} k$ 是相关的归一化特征向量。(另见补充 2A 中的结果 2A.14。) 因此, $\mathbf{e} i^{\prime} \mathbf{e} i=1$ 为了 $i=1,2, \ldots, k ,$ 和 $i^{\prime} \mathbf{e}{j}=0$ 为了 $i \neq j$.

统计代写|多元统计分析代考MULTNARIATE STATISTICAL ANALYSIS代考|A SQUARE-ROOT MATRIX

诟分解允许我们用其特征值和特征向量来表达方阵的逆,这昌致了一个有用的平方即矩阵。 让 $\mathbf{A}$ 做一个 $k \times k$ 具有谱分解的正定矩阵 $\mathbf{A}=\sum{i=1}^{k} \lambda_{i} \mathbf{e} i \mathbf{e} i^{\prime}$. 让归一化的特征向量是另一个矩阵的列 $\mathbf{P}=[\mathbf{e} 1, \mathbf{e} 2, \ldots, \mathbf{e} k]$ 然
$$
\underset{(k \times k)}{\mathbf{A}}=\sum i=1^{k} \lambda_{i} \underset{(k \times 1)(1 \times k)}{\mathbf{e} i} \mathbf{e} i^{\prime}=\underset{(k \times k)(k \times k)(k \times k)(k)}{\mathbf{P}} \underset{\mathbf{P}}{\mathbf{P}} \mathbf{\mathbf { P } ^ { \prime }}
$$
在哪里 $\mathbf{P} \mathbf{P}^{\prime}=\mathbf{P}^{\prime} \mathbf{P}=\mathbf{I}$ 和 $\mathbf{\Lambda}$ 是对角矩阵
因此,
$$
\mathbf{A}^{-1}=\mathbf{P} \mathbf{\Lambda}^{-1} \mathbf{P}^{\prime}=\sum_{i=1}^{k} \frac{1}{\lambda_{i}} \mathbf{e} i i^{\prime}
$$
自从 $\left(\mathbf{P} \mathbf{\Lambda}^{-1} \mathbf{P}^{\prime}\right) \mathbf{P} \mathbf{\Lambda} \mathbf{P}^{\prime}=\mathbf{P} \mathbf{\Lambda} \mathbf{P}^{\prime}\left(\mathbf{P} \mathbf{\Lambda}^{-1} \mathbf{P}^{\prime}\right)=\mathbf{P} \mathbf{P}^{\prime}=\mathbf{I}$.

统计代写|多元统计分析代考Multivariate Statistical Analysis代考

统计代写|多元统计分析代考Multivariate Statistical Analysis代考 请认准UprivateTA™. UprivateTA™为您的留学生涯保驾护航。

微观经济学代写

微观经济学是主流经济学的一个分支,研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富,各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。

线性代数代写

线性代数是数学的一个分支,涉及线性方程,如:线性图,如:以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。

博弈论代写

现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼(John von Neumann)提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理,这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后,1944年,他与奥斯卡-莫根斯特恩(Oskar Morgenstern)共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书,该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论,使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。

微积分代写

微积分,最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”,是对连续变化的数学研究,就像几何学是对形状的研究,而代数是对算术运算的概括研究一样。

它有两个主要分支,微分和积分;微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率,而积分涉及数量的累积,以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系,它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。

计量经济学代写

什么是计量经济学?
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用,使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设,并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验,然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。

根据你是对测试现有理论感兴趣,还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣,计量经济学可以细分为两大类:理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。

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。