随机矩阵

通过 马可·塔波加（Marco Taboga）博士

条目为随机变量的矩阵称为随机矩阵。

相关随机向量

通常通过研究和指定随机矩阵来处理 相关随机向量的特征，通过堆叠其随机向量获得 列。

例如，给定一个 随机 矩阵我们 可以研究其相关 向量化哪一个 是随机向量，通常可以使用所有标准工具来处理 用于处理随机向量。

另一个例子是 随机 矩阵谁的 向量化 是

因此，没有单独的理论被开发来处理随机矩阵，并且所有 为随机向量开发的理论适用于随机矩阵。

例如，如果相关联的随机 向量是离散的，如果相关的随机 向量是连续的。

最重要的矩阵分布

有一个随机矩阵，其分布非常重要，用于 概率和统计中的各个位置。这是Wishart发行版， 与其他发行版（例如 伽玛 和 多变量 正常。您被转介到关于 威沙特 分配 更多细节。

更多细节

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如何引用

请引用为：

Taboga, Marco (2017). "随机矩阵", 列克特ures on probability theory and mathematical statistics, Third edition. Kindle Direct Publishing. Online appendix. //www.junruiqiche.com/glossary/random-matrix.