मैं थोड़ी देर के लिए आर में काम कर रहा हूं और पीसीए, एसवीडी, क्यूआर डिकम्पोजिशन और इस तरह के कई रैखिक बीजगणित परिणामों (जब भारित रजिस्टरों और इस तरह के आकलन का निरीक्षण कर रहा हूं) जैसी चीजों का सामना किया गया है, तो मैं जानना चाहता था कि क्या किसी ने एक अच्छे पर सिफारिश की है व्यापक रेखीय बीजगणित पुस्तक जो बहुत सैद्धांतिक नहीं है लेकिन गणितीय रूप से कठोर है और इन सभी विषयों को शामिल करती है।
जवाबों:
"बड़े तीन" जिनका मैंने उपयोग किया है / जिनके बारे में सुना है:
कोमल, मैट्रिक्स बीजगणित: सिद्धांत, संगणना और सांख्यिकी में अनुप्रयोग । (अमेज़न लिंक) ।
Searle, मैट्रिक्स बीजगणित सांख्यिकी के लिए उपयोगी है । (अमेज़न लिंक) ।
हार्विले, एक सांख्यिकीविद के दृष्टिकोण से मैट्रिक्स बीजगणित । (अमेज़न लिंक) ।
मैंने जेंटल और हार्विल का उपयोग किया है और दोनों को बहुत उपयोगी और काफी प्रबंधनीय पाया है।
मैट्रिक्स रसोई की किताब:
http://orion.uwaterloo.ca/~hwolkowi/matrixcookbook.pdf
एक नि: शुल्क संसाधन है जिसमें सभी प्रकार की उपयोगी पहचानें शामिल होंगी, जिनमें विभिन्न डिकम्पोजिशन शामिल हैं, विभिन्न आम तौर पर सामना की गई मैट्रिक्स संरचनाओं के लिए व्युत्क्रम के रूप, मैट्रिक्स कार्यों को अलग करने के लिए सूत्र और बहुत कुछ। मैट्रिक्स कुकबुक में आप जो भी खोज रहे हैं, वह आपको शायद मिल जाएगा। मुझे वहां कभी भी कोई गलती नहीं मिली है, लेकिन चूंकि मैट्रिक्स कुकबुक एक नि: शुल्क संसाधन है, इसलिए इसे पेशेवर रूप से संपादित नहीं किया जाता है, इसलिए संभवतः वहां त्रुटियां हो सकती हैं। लेकिन, यह नियमित रूप से अपडेट किया जा रहा है, इसलिए मुझे इस बारे में बहुत चिंता नहीं होगी।
यद्यपि यह एक सामान्य उद्देश्य पुस्तिका है, लेकिन निश्चित रूप से इसके लिए एक आँकड़ों की कमी है, जैसा कि आप देखेंगे।
मैट्रिक्स संगणना गोलब द्वारा और वान ऋण कई के लिए मैट्रिक्स गणना के लिए मानक संदर्भ है।
मैं उन्नत बहुभिन्नरूपी सांख्यिकी मिली है जहां कोलार और मेटन द्वारा मेट्रिस के साथ मल्टीवेरेट आँकड़ों के साथ काम करते समय रोसेन बहुत उपयोगी है। पहले 170 पृष्ठ रैखिक बीजगणित हैं। यह तब बहुभिन्नरूपी वितरण, स्पर्शोन्मुख और रैखिक मॉडल को कवर करने के लिए आगे बढ़ता है - सभी एक कठोर तरीके से। हालांकि यह प्रक्षेपण विधियों को कवर नहीं करता है।
@Mike Wierzbicki (जिनमें से सभी का मैं उपयोग करता हूं) द्वारा उल्लिखित तीनों के अलावा, एक और उपयोगी पंटेनन, स्टैन और इसोटालो (2011) द्वारा "रैखिक सांख्यिकीय मॉडल के लिए मैट्रिक्स ट्रिक्स" है।
जॉन एफ। मोनाहन द्वारा आप "सांख्यिकी के संख्यात्मक तरीके" आजमा सकते हैं। यह मानता है कि आप रैखिक बीजगणित जानते हैं, लेकिन लेखक की वेब साइट आर में कोडित प्रोग्राम प्रदान करती है।
कृष्णन नंबूदरी की मैट्रिक्स बीजगणित: एक परिचय एक त्वरित, नंगे हड्डियों का रास्ता है जो आपको आवश्यक रैखिक बीजगणित के बहुत कुछ जानने के लिए होगा।
आप MIT OCW भी आजमा सकते हैं ।
मेरे पास एंटोन का एलिमेंटरी रैखिक बीजगणित है , मुख्य रूप से रैखिक समीकरणों और मैट्रिसेस पर और नियतांक पर अध्याय के लिए (मेरे पास 7 वां संस्करण है)।
एक गणितीय सांख्यिकी के छात्र के रूप में, रेखा मॉडल इन स्टैटिस्टिक्स नामक रंगकर्चर पुस्तक मेरे लिए बहुत उपयोगी थी। विशेष रूप से द्विघात रूपों के माध्य और विचरण के साथ काम करने में। यह इस लिंक में उपलब्ध है । मुझे उम्मीद है कि यह अन्य छात्रों और शोधकर्ताओं के लिए भी उपयोगी होगा।