因子分析矩阵为负 实际为争相影响

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/07/15 01:45:01
证明矩阵总是为可逆矩阵

考虑线性方程组[(A^T)A+λI]x=0,故有(A^T)Ax=-λx,即x为(A^T)A的对应于负特征值-λ的特征向量.又因为(A^T)A为半正定矩阵,其特征值均非负,所以x=0,所以矩阵(A^T)

Matlab随机生成m*n矩阵,矩阵的元素均为非负整数,要求矩阵的每行和小于80,每列和大于150.求指教.

fori=1:10000000A=8;B=35;mat=A+(B-A)*rand(10,4)forj=1:10sum(mat(j,:))ifsum(mat(j,:))150;continue;else

各界人士为5.12地震捐款捐物,争相献血让你想到什么成语

助人为乐一方有难、八方支援雪中送炭古道热肠扶危济困

已知一个碳原子的实际质量为1.993*10负26次方千克,一个氢原子的实际质量为1.674*10负27次方千克

水分子的化学式是H2O,这道题实际就是求O原子的实际质量.我们知道相对原子质量是以碳12原子质量的1/12,为标准的,也就是说一个氧原子的质量是碳12原子1/12的16倍,所以氧原子的质量是1.993

矩阵与其转置矩阵的乘积为零矩阵 证明原矩阵为零矩阵

直接把矩阵展开写成A=(a11a12……a1na21a22……a2n………………an1an2……ann)然后直接把A’写出来直接乘在一起,关注主对角线上的元素就可以了

spss因子分析的巴特利特检验sig为0.005,能做因子分析么?

当然可以,显著就行.再问:如果sig值偏大,怎么调整?再答:只要小于0.05,达到显著就可以。再问:大于0.05呢再答:大于0.05就不适合做因子分析了。再问:除了增加样本量之外有没有调整方法再答:具

spss中如何利用相关系数矩阵进行因子分析

对SPSS来说,直接用原始的数据就可以进行因子分析,相关系数矩阵只是其生成结果的一部分,根本用不着先输入相关系数矩阵,再去做因子分析,这样SPSS反而做不出来

证明如果A是s*n阶矩阵,则AtA特征值均为非负实数

(该结论仅限于实数范围,复数的需要把转置改成共轭转置)由于AtA是对称矩阵((AtA)t=AtA)),而对称阵是半正定的当且仅当它的特征值均为非负实数,从而只需证明这个矩阵是半正定的,那么任取n维向量

名义利率能为负吗为什么实际利率能为负吗为什么通货膨胀能为负吗为什么

名义利率就是央行公布的利率,不能为负;实际利率是名义利率减去通胀率,现阶段实际利率为负.通货膨胀相反的是通货紧缩,也就是可以为负

spss因子分析'旋转成分矩阵'红色的归为一类'这样对吗

对的,每一列下面比较大的归为一类就行了

(1) 向北走负五十米的实际意义为( ) (2) 气温下降负五摄氏度实际

向南走50米再答:上升5℃再答:求采纳哦╭(╯3╰)╮

在各自的轨道上运行的人造卫星,争相为人类作贡献修改病句

我们班最肥同学说:“前半句词序颠倒.”至于咋个颠倒,自己想.他也是介么说的.

matlab 矩阵元素为矩阵

1、如楼上所说,高维矩阵是个解决方法,不过和你说的要求略有不一样另外就是用元胞数组,例如A=cell(5,5);A{1,1}=eye(4);这样A是5*5的元胞数组,其中第一行第一列为4*4的单位阵,

设A为n阶正定矩阵,x=(x1,x2,x3,.xn)T,证明:f(x)=| A x |为负定矩阵.| xT 0 |

题目中的“f(x)为负定矩阵”应为“f(x)为负定二次型”.详细解答见图片[参考文献]张小向,陈建龙,线性代数学习指导,科学出版社,2008.周建华,陈建龙,张小向,几何与代数,科学出版社,2009.

矩阵A为正交矩阵且A的行列式得值为负一,证明负一是A的特征值

由已知,|A+E|=|A+AA^T|=|A||E+A^T|=-|E+A|所以|A+E|=0所以-1是A的特征值

矩阵A加绝对值表示什么,怎么计算?值可以为负的吗?

表示行列式,值可正可负.这计算就烦了,简单的还好,也些复杂的不是人力能求解的,就像2^23人也很难算出来.现在说下基本思路:2*2矩阵行列式=a(1,1)*a(2,2)-a(1,2)*a(2,1)3阶

证明题 证明mn矩阵M,M乘M的转置所得矩阵所有特征值为非负

设x是任意的m维列向量,考察矩阵A=M*M^T(x^T)*A*x=(x^T)*(M*M^T)*x=[(M^T*x)^T]*(M^T*x)设(M^T*x)=(k1,k2,...,kn)^T,则上式变为:

因子分析 协方差矩阵分解

\Sigma是个对称矩阵,而对称矩阵可以通过正交矩阵对角化.可以看一下二次型的内容,就是如何把一个(实的)二次型写成规范型.再问:лл����Ϊûѧ������͵����ݣ��������ڿ����ұ