简介：本文介绍拉丁方和对策矩阵拉丁方的m×m矩阵对策的解法。
简介：
简介：正定性是许多金融预测模型的重要假设前提，然而从实际样本中得到的相关系数矩阵并不能保证其正定性。为此在介绍如何根据样本设定相关系数矩阵以及范数逼近原理的基础上，如何根据该原理找到与之最接近的相关系数矩阵，即最接近的单位对角半正定对称矩阵。通过实证，验证了其方法的有效性。
简介：本文通过引入数据阵在Frobenius范数下的最优近似等概念来重新探讨主成分和因子分析。我发现，主成分分析中主成分和因子分析中因子得分（通过主成分解因子载荷，然后用最小二乘解因子得分）的估计为数据阵的最优近似（在Frobenius范数下）在不同正交坐标方向矩阵下的坐标。两种方法分别采用了不同的约束条件分解的最优近似（在Frobenius范数下），因为该分解并不唯一。
拉丁方与矩阵对策
为什么编制社会核算矩阵（SAM）
一种基于加权F-范数的半正定矩阵的逼近方法
析主成分分析和因子分析——以Frobenius范数下矩阵近似的新视角
