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計量經濟學：理論、觀念與應用(二版)

為了解決反矩陣的問題，作者周賓凰 這樣論述：

　　本書分四大部分：第一部分介紹計量經濟學的統計與線性代數基礎；第二部分介紹基礎的線性迴歸模型；第三部分介紹進階的議題與模型；第四部分則介紹如何撰寫實證研究論文。 　　從理論、觀念與實際應用三個方面介紹計量經濟學。相對於多數計量經濟學教科書的艱澀難懂，本書從根本的角度，解說多數理論與概念背後的意涵。本書的另一特色是從整個實證研究的步驟，說明如何將計量經濟學的方法應用在實證上。

反矩陣進入發燒排行的影片

具設限資料多變量斜線分佈之最大概似估計

為了解決反矩陣的問題，作者龔于涵 這樣論述：

針對統計建模的議題，為了數學上的方便常態性假設例行性地被考慮，但由於缺乏針對厚尾或離群值推論之穩健性，此假設可能會導致不切實際的推論。同時，因為測量設備的基本限制，設限在許多科學應用中出現。在本文中，我們介紹了多變量斜線(MSL)和截切 MSL 分佈的一些性質。為了描述可能存在設限並展現厚尾現象的資料，我們提出具設限訊息之MSL 模型，簡稱MSLC模型。為了進行未知參數的最大概似(ML)估計，我們開發了期望最大化(EM)類型的演算法，其中 E 步驟仰賴截切 MSL 分佈的第一、二階動差。根據 Louis 的方法，位置參數的 ML 估計量之漸近標準誤是透過期望訊息矩陣之反矩陣來獲得。模擬研究被

執行以調查所提出的估計程序的表現。用以示例，我們將所提出的方法應用在維吉尼亞州之微量金屬濃度資料以及森林火災資料的分析上。

2023警專數學乙滿分這樣讀：依108課綱新編(含111年警專試題解析)[警專入學考]

為了解決反矩陣的問題，作者高偉欽 這樣論述：

　　◎收錄111年警專數學乙試題及解析 　　◎精準命中考點，依新課綱主題分類 　　◎粗體標示關鍵，重點記憶考前衝刺 　　◎最新試題解析，名師逐題詳盡解析 　　本書內容之編寫是配合108課綱數學乙之範圍做各單元的分類，輔以有系統的整理，提供詳細解析與破題要訣，讓考生破除背公式的迷思，改以邏輯思考方式來解題，透過觀念釐清的基礎以及試題的勤加練習，勢必讓考生事半功倍，締造考試佳績，對於考生在準備數學這一科必定有莫大的幫助。 　　大考前，了解考題類型，熟悉試卷結構，可以減輕同學在考試時的緊張程度。本書藉由重要考點統整、作者精心編著的牛刀小試，以及各單元後面的精選考題，可以幫助考

生熟悉考題結構、題型，提供臨場應試的安定感，讓考生產生一種預期的心理，大大地降低緊張程度。 　　數學的領域中，多下功夫就可以得到分數，是考試中提高分數的關鍵，在準備的時候多用點時間，不僅可以得到理想的分數，學習效果也是數理科中最佳者。解決數學問題、突破數學困境的最佳方法就是多花點時間研究類題和了解觀念，對解數學題的整體能力可提升不少。 　　數學科的準備方式，除了研讀各冊重點公式外，另一個方法就是從演練歷屆試題入手。本書編纂的出發點就是為即將應試的考生，提供一個測試自我數學實力的園地。相信經由觀念釐清的方式以及試題的加強練習，勢必讓考生可全方位學習，高分上榜手到擒來。 　　在大考之前有幾點

可供各位參考： 　　第一，編輯或整理屬於你自己的講義或筆記，可以先從最拿手的單元著手，既快又有效率。 　　第二，閱讀重點整理時，可回憶之前學過的觀念做關係連結，讀第一遍時自然須要較多時間，但第二、三、四遍時，便輕鬆容易多了。 　　而數學試題部分，同一類型可歸為一組，方便日後習作。可以利用本書的牛刀小試與精選考題詳加演練，有不懂的地方，須即時解決，以破除思考上的缺陷，可參照詳解或請教老師或同學。 　　＊＊＊＊ 　　有疑問想要諮詢嗎？歡迎在「LINE首頁」搜尋「千華」官方帳號，並按下加入好友，無論是考試日期、教材推薦、解題疑問等，都能得到滿意的服務。我們提供專人諮詢互動，更能時時掌握考訊及

優惠活動

線性基於矩陣的降維技術：演算法與其應用

為了解決反矩陣的問題，作者詹皓翔 這樣論述：

本論文提供了新的降維與子空間分群演算法，有別於傳統的向量降維演算法需要先將影像向量化，我們利用影像本身設計降維矩陣，基於現有的鄰域保持降維(Neighborhood-Preserving Embedding) 提出數個矩陣降維演算法。這些演算法由三步驟組成，演算法的第一步是辨識每個影像矩陣的鄰居，再利用最小化該影像與其鄰居的線性組合之方差刻劃局部結構，最後利用此局部結構，最小化降維過後的影像與其降維後的線性組合之方差，藉此保持最多的局部結構。我們從矩陣之單側降維出發，經過推導得知最佳解可藉由解一個廣義特徵值問題得到；之後我們提出兩種兩側降維的演算法，並指出向量降維與矩陣降維演算法之間的關係以

及其優劣。同時我們也討論如何還原降維過後的影像，基於最小化原先與還原後的圖片，證明擬反矩陣 (pseudo-inverse) 是最佳的還原矩陣。除此之外，我們提出一個應用於稀疏子空間分群 (Sparse Subspace Clustering) 之例子基於現有的兩步最小化l1距離 (Two-step l1-norm Minimization) 演算法。在原先的第一步稀疏表示後加入降維，利用此表示得到的相似矩陣與新的降維演算法找出最佳降維矩陣，此做法不僅大大降低時間複雜度，也大幅提高分類之正確率。最後，用ORL與extended Yale B人臉資料庫的模擬結果均證實了我們提出的方法擁有較好的效

能。關鍵字：降維、影像表示、稀疏子空間分群、人臉辨識、鄰域保持降維