这个系数矩阵是怎么算出来的? 其中系数矩阵A的行列式公式是怎么算出来的?

SPSS\u7684\u8fd9\u4e2a\u76f8\u5173\u7cfb\u6570\u77e9\u9635\u662f\u600e\u4e48\u505a\u51fa\u6765\u7684\uff1f

\u9996\u5148\uff1aanalyze-correlate-bivariate-\u9009\u62e9\u53d8\u91cf
\u4e4b\u540e\uff0cOK \u8f93\u51fa\u7684\u5c31\u662f\u76f8\u5173\u7cfb\u6570\u77e9\u9635\uff08\u76f8\u5173\u7cfb\u6570\u4e0b\u9762\u7684Sig\u662f\u663e\u8457\u6027\u68c0\u9a8c\u7ed3\u679c\u7684P\u503c\uff0c\u8d8a\u63a5\u8fd10\u8d8a\u663e\u8457\uff09
\u8868\u683c\u4e0b\u65b9\u4e5f\u6709\u4e00\u4e9b\u76f8\u5173\u89e3\u91ca\uff0c\u8bb0\u5f97\u770b\u660e\u767d\u518d\u505a\u8fdb\u884c\u4e0b\u4e00\u6b65
\u5982\u679c\u4f60\u6bd4\u8f83\u719f\u6089\u7535\u8111excel\u8868\u683c\u7684\u64cd\u4f5c\uff0c\u5c31\u76f4\u63a5\u6309\u4e0b\u5217\u63d0\u793a\u5f97\u51faSPSS\u76f8\u5173\u7cfb\u6570\u77e9\u9635
\uff1a\u9996\u5148\uff0c\u5206\u6790-\u964d\u7ef4-\u56e0\u5b50\u5206\u6790\uff1b
\u7136\u540e\u628a\u4f60\u60f3\u751f\u6210\u7684\u76f8\u5173\u77e9\u9635\u4e2d\u7684\u53d8\u91cf\u5168\u90e8\u62c9\u5165\u201c\u53d8\u91cf\u201d\uff0c\u70b9\u201c\u63cf\u8ff0\u201d\uff0c\u5728\u4e0b\u8fb9\u7684\u201c\u76f8\u5173\u77e9\u9635\u201d\u6846\u4e2d\uff0c\u9009\u4e2d\u201c\u7cfb\u6570\u201d\u201c\u663e\u8457\u6027\u201d\u201c\u884c\u5217\u5f0f\u201d\uff1b
\u6700\u540e\uff0c\u70b9\u201c\u786e\u5b9a\u201d\u5373\u53ef\u3002

\u6ce8\u610f\u4e00\u4e2a\u7279\u5f81\uff1a\u7cfb\u6570\u77e9\u9635\u6240\u6709\u5217\u7684\u5143\u7d20\u548c\u90fd\u4e00\u6837\uff0c\u56e0\u6b64\uff0c\u53ef\u4ee5\u628a\u524dn-1\u884c\u90fd\u52a0\u5230\u7b2cn\u884c\uff0c\u6b64\u64cd\u4f5c\u4e0d\u6539\u53d8\u884c\u5217\u5f0f\u7684\u503c\uff0c\uff08\u6ce8\u610f\u8ba8\u8bbaa\u7684\u53d6\u503c\uff0c\u5bf9\u540e\u7eed\u64cd\u4f5c\u6709\u5f71\u54cd\uff09\uff0c\u7136\u540e\u518d\u5229\u7528\u7b2cn\u884c\u628a\u7b2ci\u884c\u4e0a\u7684\u6570\u5b57i\u53d8\u4e3a0\uff0c\u5176\u4e2di=1,2,3,...,n-1\uff0c\u6ce8\u610f\uff1a\u6b64\u64cd\u4f5c\u6539\u53d8\u884c\u5217\u5f0f\u7684\u503c\uff0c\u8fd9\u4e9b\u64cd\u4f5c\u7ed3\u675f\u4e4b\u540e\uff0c\u7cfb\u6570\u77e9\u9635\u5c31\u53d8\u6210\u53ea\u6709\u5bf9\u89d2\u7ebf\u5143\u7d20\u548c\u6700\u4e0b\u8fb9\u4e00\u884c\u5143\u7d20\u975e0\u7684\u5bf9\u89d2\u9635\u4e86\u3002\u3002\u3002

这是用cramer法则求解方程组。

注意一个特征:系数矩阵所有列的元素和都一样,因此,可以把前n-1行都加到第n行,此操作不改变行列式的值,(注意讨论a的取值,对后续操作有影响),然后再利用第n行把第i行上的数字i变为0,其中i=1,2,3,n-1,

注意:此操作改变行列式的值,这些操作结束之后,系数矩阵就变成只有对角线元素和最下边一行元素非0的对角阵。

第一个矩阵的第一行 的每个数分别乘以 第二个矩阵第一列 的每个数 相加求和是结果矩阵的 第一个数;

第一个矩阵的第二行 和 第二个矩阵的第一列 求和 是结果矩阵的第一列第二个数;

以此类推。

两个矩阵要做乘法,那么第一个矩阵的行数和第二个矩阵的列数必须一样,就是m✖️n的矩阵,和n✖️s的矩阵,可以做乘法。

扩展资料:

矩阵分解是将一个矩阵分解为比较简单的或具有某种特性的若干矩阵的和或乘积 [14]  ,矩阵的分解法一般有三角分解、谱分解、奇异值分解、满秩分解等。

三角分解

 ,则A可以唯一地分解为A=U1R ,其中U1是酉矩阵,R是正线上三角复矩阵,或A可以唯一地分解为其中L是正线上三角复矩阵,是酉矩阵

谱分解

谱分解(Spectral decomposition)是将矩阵分解为由其特征值和特征向量表示的矩阵之积的方法。需要注意只有对可对角化矩阵才可以施以特征分解 [17]  。

奇异值分解

假设M是一个m×n阶矩阵,其中的元素全部属于域K,也就是实数域或复数域。如此则存在一个分解使得

其中U是m×m阶酉矩阵;Σ是m×n阶实数对角矩阵;而V*,即V的共轭转置,是n×n阶酉矩阵。这样的分解就称作M的奇异值分解 [18]  。Σ对角线上的元素Σi,i即为M的奇异值。常见的做法是将奇异值由大而小排列。如此Σ便能由M唯一确定了。

参考资料来源:百度百科-矩阵



首先观察三个约束方程一共有5个变量,分别为x1,x2,s1,s2,s3,每个方程并非都显式写出了5个变量,那么对于每个方程把缺少的变量的补上去,得到如下方程组:

x1+x2+s1+0s2+0s3=300,

2x1+x2+0s1+s2+0s3=400,

0x1+x2+0s1+0s2+s3=250.

提取变量前的系数,得到如下系数矩阵,和图中给出的系数矩阵相同。

1  1  1  0  0

2  1  0  1  0

0  1  0  0  1

扩展资料:

对于线性方程组,分为齐次的和非齐次,以下给出两种线性方程组的解法。

1、对于齐次方程组,我们通常就是列出其系数行列式,一步一步化成行阶梯型,再化成行最简型。然后求解,一般基础解系里面解向量的个数等于未知数的个数减去系数行列式的秩。

2、对于非齐次方程组,我们的解法是通解加特解的方法,所谓通解,就是先解出非齐次方程组所对应其次方程组的基础解系,然后再随便找一个特解满足非齐次方程组即可,然后把它们相加组合起来,就是非齐次方程组的解。

参考资料来源:百度百科-系数矩阵





写成图片上的形式就一目了然了



  • 杩欎釜绯绘暟鐭╅樀鏄庝箞绠楀嚭鏉ョ殑?
    绛旓細杩鏄敤cramer娉曞垯姹傝В鏂圭▼缁勩傛敞鎰忎竴涓壒寰侊細绯绘暟鐭╅樀鎵鏈夊垪鐨勫厓绱犲拰閮戒竴鏍凤紝鍥犳锛屽彲浠ユ妸鍓峮-1琛岄兘鍔犲埌绗琻琛岋紝姝ゆ搷浣滀笉鏀瑰彉琛屽垪寮忕殑鍊硷紝锛堟敞鎰忚璁篴鐨勫彇鍊硷紝瀵瑰悗缁搷浣滄湁褰卞搷锛夛紝鐒跺悗鍐嶅埄鐢ㄧn琛屾妸绗琲琛屼笂鐨勬暟瀛梚鍙樹负0锛屽叾涓璱=1,2,3,n-1锛屾敞鎰忥細姝ゆ搷浣滄敼鍙樿鍒楀紡鐨勫硷紝杩欎簺鎿嶄綔缁撴潫涔嬪悗锛岀郴鏁...
  • 浠涔鏄浉鍏绯绘暟鐭╅樀?鐩稿叧绯绘暟鐭╅樀璁$畻鏂规硶
    绛旓細鍦ㄨ绠楃浉鍏崇郴鏁扮煩闃垫椂锛棣栧厛闇瑕佹敹闆嗗涓彉閲忕殑鏁版嵁锛屽苟璁$畻瀹冧滑涔嬮棿鐨勭浉鍏崇郴鏁般傝繖浜涚浉鍏崇郴鏁板氨鏄浉鍏崇郴鏁扮煩闃电殑鍏冪礌銆傚叿浣撴潵璇达紝濡傛灉鏈変竴涓寘鍚玭涓彉閲忕殑鏁版嵁闆嗭紝閭d箞鐩稿叧绯绘暟鐭╅樀灏嗘槸涓涓猲×n鐨勭煩闃点傜煩闃典腑鐨勬瘡涓涓厓绱燵i,j]琛ㄧず绗琲涓彉閲忓拰绗琷涓彉閲忎箣闂寸殑鐩稿叧绯绘暟銆傜浉鍏崇郴鏁板彲浠ラ氳繃澶氱鏂规硶...
  • 鐩稿叧绯绘暟鐭╅樀鐨勮绠鏂规硶鏄庢牱鐨?
    绛旓細鏍锋湰鐩稿叧鐭╅樀鏄氳繃鏍锋湰鏁版嵁鏉ヨ绠楃殑锛鍏惰绠楁柟娉曚负锛氶鍏堣绠楁瘡瀵瑰彉閲忕殑鍗忔柟宸紝鐒跺悗闄や互鍚勮嚜鐨勬爣鍑嗗樊鐨勪箻绉傛渶缁堝緱鍒扮殑鐭╅樀灏辨槸鏍锋湰鐩稿叧鐭╅樀銆2銆佹讳綋鐩稿叧鐭╅樀鐨勮绠楋細鎬讳綋鐩稿叧鐭╅樀鏄氳繃鎬讳綋鏁版嵁鏉ヨ绠楃殑锛屽叾璁$畻鏂规硶涓庢牱鏈浉鍏崇煩闃电被浼硷紝鍙槸鏍锋湰鐩稿叧鐭╅樀涓殑鏍锋湰鍧囧煎拰鏍囧噯宸渶瑕佹浛鎹负鎬讳綋鍧囧煎拰鏍囧噯宸
  • 鐩稿叧绯绘暟鐭╅樀鎬庝箞璁$畻
    绛旓細鎶婂嚑涓彉閲忚緭鍏ュ埌SPSS涓紝鑿滃崟锛氬垎鏋-鐩稿叧-鍙屽彉閲忥紝鎴朼nalyze-correlate-bivariate锛澶氫釜鍙橀噺鏀惧叆鍙橀噺妗锛岃绠楀嚭鏉ュ氨鏄互鐩稿叧鐭╅樀鍑虹幇鐨勩
  • 濡備綍璁$畻涓涓鐭╅樀鐨勭郴鏁?
    绛旓細鐭╅樀鐨瀵硅绾夸笂鐨勫厓绱犺〃绀簒鐨勫箓娆$殑绯绘暟锛屽嵆a₀, a₁, a₂, a₃銆傜煩闃电殑鍏朵粬鍏冪礌閫氳繃鏌愮鏂瑰紡锛堝彲鑳芥槸鐩稿姞鎴栧叾浠栬繍绠楋級璐$尞鍒板椤瑰紡涓備负浜嗘壘鍒皒⁴鐨勭郴鏁帮紝鎴戜滑闇瑕佸叧娉ㄧ煩闃典腑涓巟⁴鐩稿叧鐨勫厓绱狅紝骞惰繘琛岄傚綋鐨勮繍绠椼璁$畻缁撴灉涓猴細x⁴鐨绯绘暟鏄 0銆
  • 鍒╃敤SPSS,鐩稿叧绯绘暟鐭╅樀鎬庝箞绠
    绛旓細1銆佸埄鐢⊿PSS杈撳叆鐩稿叧鐨勬暟鎹紝閫氳繃鍒嗘瀽閭i噷鐐瑰嚮鍥炲綊涓嬮潰鐨勭嚎鎬с2銆佷笅涓姝ヤ細寮瑰嚭涓涓璇濇锛岄渶瑕佺‘瀹氬搴旂殑鍥犲彉閲忓拰鑷彉閲忋3銆杩欎釜鏃跺欐墦寮缁熻閲忕獥鍙e嬀閫夊叡绾挎ц瘖鏂紝濡傛灉娌¢棶棰樺氨鐩存帴缁х画銆4銆佽繖鏍蜂竴鏉ョ瓑寰楀埌鐩稿簲鐨勭粨鏋滀互鍚庯紝鍗冲彲绠楃浉鍏绯绘暟鐭╅樀浜嗐
  • 鍚戦噺缁勭殑绾挎х浉鍏抽棶棰,濡傚浘,閭d釜鏂圭▼缁勭殑绯绘暟鐭╅樀鏄庝箞鏉鐨?
    绛旓細鍥犱负k涓嶇瓑浜0锛岄偅涔绯绘暟鐭╅樀鐨绉╁氨绛変簬3銆傚畾鐞4寰楋紝鏂圭▼缁勫彧瑕0瑙
  • SPSS鐨杩欎釜鐩稿叧绯绘暟鐭╅樀鏄庝箞鍋鍑烘潵鐨
    绛旓細棣栧厛锛歛nalyze-correlate-bivariate-閫夋嫨鍙橀噺 涔嬪悗锛孫K 杈撳嚭鐨勫氨鏄浉鍏绯绘暟鐭╅樀锛堢浉鍏崇郴鏁颁笅闈㈢殑Sig鏄樉钁楁ф楠岀粨鏋滅殑P鍊硷紝瓒婃帴杩0瓒婃樉钁楋級琛ㄦ牸涓嬫柟涔熸湁涓浜涚浉鍏宠В閲婏紝璁板緱鐪嬫槑鐧藉啀鍋氳繘琛屼笅涓姝 濡傛灉浣犳瘮杈冪啛鎮夌數鑴慹xcel琛ㄦ牸鐨勬搷浣滐紝灏辩洿鎺ユ寜涓嬪垪鎻愮ず寰楀嚭SPSS鐩稿叧绯绘暟鐭╅樀 锛氶鍏堬紝鍒嗘瀽-闄嶇淮-鍥犲瓙鍒嗘瀽锛涚劧鍚...
  • 杩閬撻鐨绯绘暟鐭╅樀鏄庝箞鍖鍑烘潵鐨?
    绛旓細鍏堟瘡涓琛岄兘鎻愬彇鍏洜瀛恇锛岀劧鍚庡墠n-1琛岄兘鍔犲埌鏈鍚庝竴琛 锛岀劧鍚庣户缁寲
  • 鐭╅樀绯绘暟鏄粈涔?
    绛旓細鈥滄柟绋嬬粍鍙互鍐欐垚鐭╅樀鐨勫舰寮,鐢辨湭鐭ユ暟鐨勭郴鏁版瀯鎴愮殑鐭╅樀灏卞彨绯绘暟鐭╅樀.姣斿浣犵殑鏂圭▼缁勭殑绯绘暟鐭╅樀灏辨槸:1 11 3濡傛灉绯绘暟鐨勫墠闈㈢殑鐭╅樀鏄0,鍦ㄧ煩闃典腑涔熻琛ヤ笂0.鏈潵涓よ竟瑕佸啓澶ф鍙风殑,鍙槸鎵撲笉鍑烘潵.鈥
  • 扩展阅读:矩阵提取公因式怎么提 ... 2x2矩阵怎么求逆矩阵 ... 5的系数是多少 ... 三阶行列式怎么算 ... 短视频矩阵系统 ... 系数矩阵计算公式 ... 相关系数矩阵怎么计算 ... 一张图看懂矩阵运算 ... 系数计算公式大全 ...

    本站交流只代表网友个人观点,与本站立场无关
    欢迎反馈与建议,请联系电邮
    2024© 车视网