Для чего используется определитель матрицы?

Определитель матрицы # A # поможет вам найти обратную матрицу #A ^ (- 1) #.

Вы можете узнать несколько вещей с ним:

# A # обратим, если и только если #Det (A)! = 0 #.
#Det (A ^ (- 1)) = 1 / (Det (A)) #
#A ^ (- 1) = 1 / (Det (A)) * "" ^ t ((- 1) ^ (i + j) * M_ (ij)) #,

где # Т # означает транспонированную матрицу # ((- 1) ^ (I + J) * M_ (Ij)) #, где #я# это номер линии, # J # это номер столбца # A #, где # (- 1) ^ (I + J) # является кофактором в #я#и ряд # J #столбец # A #, и где #M_ (Ij) # несовершеннолетний в #я#и ряд # J #столбец # A #.

Пусть [(x_ (11), x_ (12)), (x_21, x_22)] будут определены как объект, называемый матрицей. Определитель матрицы определяется как [(x_ (11) xxx_ (22)) - (x_21, x_12)]. Теперь, если M [(- 1,2), (-3, -5)] и N = [(- 6,4), (2, -4)], что является определителем M + N & MxxN?

Детерминант равен M + N = 69, а определитель MXN = 200ko. Необходимо также определить сумму и произведение матриц. Но здесь предполагается, что они такие же, как в учебниках для матрицы 2xx2. М + Н = [(- 1,2), (- 3, -5)] + [(- 6,4), (2, -4)] = [(- 7,6), (- 1, - 9)] Следовательно, его определитель (-7xx-9) - (- 1xx6) = 63 + 6 = 69 MXN = [(((- 1) xx (-6) + 2xx2), ((- 1) xx4 + 2xx (-4))), (((- 1) xx2 + (- 3) xx (-4)), ((- 3) xx4 + (- 5) xx (-4)))] = [(10, -12 ), (10,8)] Отсюда и значение MXN = (10xx8 - (- 12) xx10) = 200

Что такое таблица относительных частот и для чего она используется?

Таблица относительной частоты - это таблица, в которой записывается количество данных в процентах, или относительной частоте. Используется, когда вы пытаетесь сравнить категории в таблице. Это таблица относительных частот. Обратите внимание, что значения ячеек в таблице приведены в процентах вместо фактических частот. Вы находите эти значения, помещая отдельные частоты в общую сумму строки. Преимущество таблиц относительной частоты перед таблицами частот состоит в том, что с процентами можно сравнивать категории.

Для чего используется z-оценка? + Пример

Z-оценка относится к стандартному нормальному распределению. Он используется для расчетов, для которых необходимо количество стандартных отклонений от среднего. Например, z = -2 просто означает два стандартных отклонения слева от среднего значения (среднее = 0). надеюсь, это поможет