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一、正规矩阵 1.实对称矩阵与厄米矩阵
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对任何线性空间,给定基后,我们对元素进行线性变换或线性运算时,只需 用元素的坐标向量以及线性变换的矩阵即可,因此,在后面的内容中着重研究矩 阵和向量
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一、线性子空间的定义及其性质 1.定义:设V是数域K上的线性空间V的一个非空子集合,且对已有的线性运算满足以下条件 (1)如果、y∈i,则x+y∈V1; (2)如果x∈,k∈K,则kx∈
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一、线性空间的定义及性质 [预备知识]集合:笼统地说是指一些事物(或者对象,称为元素)组成的整体
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一、 Penrose广义逆矩阵的定义及存在性所谓广义,即推广了原有概念或结果。我们知道,逆矩阵概念是针对非奇异的(或称为满秩的)方阵。故这一概念可推广到:(1)奇异方阵;
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一、矩阵的满秩分解 1.定义:设A∈C(r>0),若存在矩阵F∈Cx及G∈C,使得A=FG,则称其为A的一个满秩分解
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一 Givens矩阵与 Givens变换 1.定义:设实数c与s满足c2+s2=1,称
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本章讨论加权最小二乘估计,异方差性和自相关一致协 方差估计,两阶段最小二乘估计(TSL),非线性最小二乘 估计和广义矩估计(GMM)。这里的大多数方法在“联立方 程系统”一章中也适用
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一、矩阵的微分和积分 1.矩阵导数定义:若矩阵A(t)=((t)的每一个元素at)是变量t的可微函数,则称A(t)可微,其导数定义为
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单方程回归是最丰富多彩和广泛使用的统计技术之一。本 章介绍 EViews中基本回归技术的使用:说明并估计一个回归模 型,进行简单的特征分析并在深入的分析中使用估计结果。随 后的章节讨论了检验和预测,以及更高级,专业的技术,如加 权最小二乘法、二阶段最小二乘法(TSLS)、非线性最小二乘法、 ARIMA/ARIMAX模型、GMM(广义矩估计)、 GARCH模型, 和定性的有限因变量模型。这些技术和模型都是建立在本章介 绍的基本思想的基础之上的
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