《概率论与数理统计》课程教学资源（讲义）Introduction to Nonparametric Analysis in Time Series Econometrics
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第一章 古典概型和概率空间 第二章 随机变量和概率分布 第三章 随机向量及其分布 第四章 数学期望和方差 第五章 多元正态分布和极限定理 第六章 描述性统计 第七章 参数估计 第八章 假设检验 第九章 线性回归分析
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对称矩阵和正定矩阵 (Symmetric Matrices and Positive Definite Matrices) 对称矩阵 正定矩阵 特征空间、代数重数以及几何重数 线性变换 (Linear Transformation) 线性变换的概念 线性变换的矩阵形式 线性变换的像和核 对偶性 (Duality) 奇异值分解 (Singular Value Decomposition) SVD 基础 用线来拟合数据 用 k 维子空间拟合数据 再看Ax = b的近似解
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正交和投影 (Orthogonality and Projection) 正交性 投影 投影到一条直线 投影到一个子空间 最小二乘，标准正交基 (Least Square Approximations, Orthonormal Bases) 最小二乘法 标准正交基和 Gram-Schmidt 正交化 行列式 (Determinants) 什么是行列式 行列式的性质 行列式的计算 行列式更多的性质 行列式的正式定义 行列式的展开 特征值与特征向量 (Eigenvalues and Eigenvectors) 特征值介绍 对角化矩阵
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向量空间 (Vector Space) 向量空间的基本概念 子空间 相关性、基和维度 (Independence, Basis and Dimension) 线性相关性 向量空间的基和维度 矩阵的列秩与行秩 (Column Rank and Row Rank of Matrices) 列空间的秩与行空间的秩 通过 Gauss−Jordan 消元法来求 A−1 解线性方程组 (II)(Solving Linear Equations(II)) 矩阵的秩 Ax = 0 的解 Ax = b 的解
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