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회귀분석 행렬 5.4 역행렬 성질 (1)역행렬은 unique하다. 1 (2) | A | 1/ | A | , ( 1 1 A ) A , ( A ) 1 ( 1 A ) 1 1 1 , ( AB ) B A 5.5 계수와 역행렬 행렬의 계수(rank)는 행렬에서 선형 독립인 행(그리고 열)의 수이고 rank(A) 로 표현한다. 정의(LIN: linearly independent vector): a x a x ... a p x 0가 모든 a 0 일 때만 만족한 1 1 2 2 p i 다면 벡터 1 는 선형 독립(linearly independent) 벡터라 하고, 0이 아닌 ai 에 대해서 x , x2..., x p 만족한다면 선형 종속(linearly dependent)인 벡터라 한다. 상호 종속인 벡터는 하나의 벡터를 다른 벡터들의 선형 결합으로 표시할 수 있다는 것을 의미한다. 정의(full rank): (nxn)정방 행렬에서 선형 독립인 행(열)의 개수( rank (A) )가 행렬의 차수 n와 같다면 이 행렬은 full-rank 행렬이라 한다. 즉 rank( An n) n 이면 full-rank이다. 행렬 An n 대 해 다음과 같다. • 역행렬이 존재한다. • full-rank 이다. rank(A)=n • A 는 non-singular 이다. • |A|0 • Ax=b 의 해가 존재한다. • 역행렬이 존재하지 않는다 • full-rank 아니다. rank(A)
회귀분석 행렬 6. SAS Sehyug Kwon, Dept. of Statistics, HANNAM Universityhttp://wolfpack.hannam.ac.kr (13)
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Page 5 and 6: 회귀분석 행렬 EXAMPLE 행렬
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Page 11: 회귀분석 행렬 5.3 역행렬

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