Cantitate/Preț
Produs

Matrix Algebra: Econometric Exercises, cartea 1

Autor Karim M. Abadir, Jan R. Magnus
en Limba Engleză Paperback – 21 aug 2005

Considerăm că autoritatea autorilor în domeniu este incontestabilă: Karim M. Abadir deține două premii pentru teoria econometrică și a predat în instituții de prestigiu precum Oxford și York, în timp ce Jan R. Magnus este un nume de referință în literatura de specialitate. Această expertiză transformă Matrix Algebra dintr-o simplă culegere de probleme într-un instrument didactic riguros, esențial pentru orice cercetător care dorește să stăpânească fundamentele matematice ale econometriei moderne. Remarcăm abordarea specifică a seriei Econometric Exercises, care înlocuiește expunerea teoretică aridă cu un proces de învățare activ, bazat pe exerciții practice însoțite de soluții complete.

Cititorul va învăța să manipuleze structuri complexe, de la operații de bază până la concepte avansate de algebră liniară necesare în modelarea statistică. Cititorul care a aplicat ideile din Matrix Algebra: Exercises and Solutions de David A. Harville va găsi aici o perspectivă mult mai ancorată în nevoile specifice ale econometriei, depășind cadrul pur statistic pentru a oferi un fundament solid în analiza datelor economice. Această lucrare reprezintă piatra de temelie pentru opera ulterioară a autorilor, fiind urmată de volumul Statistics, unde algebra matricială este utilizată intensiv ca punte către statistica specializată.

Spre deosebire de manualele clasice care separă teoria de aplicații, Matrix Algebra integrează demonstrațiile direct în fluxul de exerciții. Recomandăm acest volum pentru rigoarea sa matematică și pentru modul în care reușește să explice mecanismele interne ale sistemelor de ecuații și transformărilor liniare, elemente vitale pentru înțelegerea modelelor econometrice contemporane.

Citește tot Restrânge

Din seria Econometric Exercises

Preț: 45145 lei

Preț vechi: 55734 lei
-19%

Puncte Express: 677

Carte tipărită la comandă

Livrare economică 20 iunie-04 iulie


Specificații

ISBN-13: 9780521537469
ISBN-10: 0521537460
Pagini: 466
Ilustrații: 9 b/w illus.
Dimensiuni: 170 x 244 x 24 mm
Greutate: 0.76 kg
Editura: Cambridge University Press
Colecția Cambridge University Press
Seria Econometric Exercises

Locul publicării:New York, United States

De ce să citești această carte

Recomandăm această carte studenților la masterat și doctorat în econometrie care au nevoie de o stăpânire absolută a calculului matricial. Veți câștiga nu doar o colecție de 466 de pagini de exerciții rezolvate, ci un mod de gândire structurat, esențial pentru cercetarea academică. Este resursa ideală pentru a trece de la înțelegerea intuitivă la rigoarea matematică necesară în analiza datelor complexe.


Despre autor

Karim M. Abadir este un reputat academician care ocupă din 1996 o catedră comună în cadrul Departamentelor de Matematică și Economie la University of York. Fondator de programe academice și membru de onoare al CentER (Tilburg University), Abadir a publicat extensiv în jurnale de top precum Econometrica și Annals of Statistics. Expertiza sa este recunoscută prin premii internaționale în teoria econometrică. Jan R. Magnus, coautorul său, contribuie cu o experiență vastă în cercetarea matematică aplicată, cei doi colaborând pentru a crea standarde educaționale în seria Econometric Exercises de la Cambridge University Press.


Descriere scurtă

Matrix Algebra is the first volume of the Econometric Exercises Series. It contains exercises relating to course material in matrix algebra that students are expected to know while enrolled in an (advanced) undergraduate or a postgraduate course in econometrics or statistics. The book contains a comprehensive collection of exercises, all with full answers. But the book is not just a collection of exercises; in fact, it is a textbook, though one that is organized in a completely different manner than the usual textbook. The volume can be used either as a self-contained course in matrix algebra or as a supplementary text.

Cuprins

Part I. Vectors: 1. Real vectors; 2 Complex vectors; Part II. Matrices: 3. Real matrices; 4. Complex matrices; Part III. Vector Spaces: 5. Complex and real vector spaces; 6. Inner-product space; 7. Hilbert space; Part IV. Rank, Inverse, and Determinant: 8. Rank; 9. Inverse; 10. Determinant; Part V. Partitioned Matrices: 11. Basic results and multiplication relations; 12. Inverses; 13. Determinants; 14. Rank (in)equalities; 15. The sweep operator; Part VI. Systems of Equations: 16. Elementary matrices; 17. Echelon matrices; 18. Gaussian elimination; 19. Homogeneous equations; 20. Nonhomogeneous equations; Part VII. Eigenvalues, Eigenvectors, and Factorizations: 21. Eigenvalues and eigenvectors; 22. Symmetric matrices; 23. Some results for triangular matrices; 24. Schur's decomposition theorem and its consequences; 25. Jordan's decomposition theorem; 26. Jordan chains and generalized eigenvectors; Part VIII. Positive (Semi)Definite and Idempotent Matrices: 27. Positive (semi)definite matrices; 28. Partitioning and positive (semi)definite matrices; 29. Idempotent matrices; Part IX. Matrix Functions: 30. Simple functions; 31. Jordan representation; 32. Matrix-polynomial representation; Part X. Kronecker Product, Vec-Operator, and Moore-Penrose Inverse: 33. The Kronecker product; 34. The vec-operator; 35. The Moore-Penrose inverse; 36. Linear vector and matrix equations; 37. The generalized inverse; Part XI. Patterned Matrices, Commutation and Duplication Matrix: 38. The commutation matrix; 39. The symmetrizer matrix; 40. The vec-operator and the duplication matrix; 41. Linear structures; Part XII. Matrix Inequalities: 42. Cauchy-Schwarz type inequalities; 43. Positive (semi)definite matrix inequalities; 44. Inequalities derived from the Schur complement; 45. Inequalities concerning eigenvalues; Part XIII. Matrix calculus: 46. Basic properties of differentials; 47. Scalar functions; 48. Vector functions; 49. Matrix functions; 50. The inverse; 51. Exponential and logarithm; 52. The determinant; 53. Jacobians; 54. Sensitivity analysis in regression models; 55. The Hessian matrix; 56. Least squares and best linear unbiased estimation; 57. Maximum likelihood estimation; 58. Inequalities and equalities.

Recenzii

'These authors have achieved the remarkable feat of writing a textbook of matrix algebra cunningly concealed as a structured sequence of exercises and worked answers. The book should prove popular with students intent on teaching themselves and with instructors who wish to set challenging and educative exercises. Recommended unequivocally to all parties.' Dr Stephen Pollock, Queen Mary College
'Useful as a text or reference, it is clearly written and very thorough. Besides basic topics, excellent treatment of matrix inequalities, vectorization, and matrix calculus. It belongs on every econometricians's bookshelf.' Professor Peter Schmidt, Michigan State University
'Matrix Algebra can be recommended to teachers and graduate students in all fields of mathematics.' Zentralblatt MATH

Descriere

A stand-alone textbook in matrix algebra for econometricians and statisticians - advanced undergraduates, postgraduates and teachers.