Applied Multivariate Analysis de Neil H. Timm

Applied Multivariate Analysis: Springer Texts in Statistics

Autor Neil H. Timm

en Limba Engleză Hardback – 19 iun 2002

Prezentat sub formă de manual academic în prestigioasa serie Springer Texts in Statistics, volumul semnat de Neil H. Timm oferă o introducere riguroasă în analiza statistică multivariată. Reținem că această ediție marchează o schimbare de paradigmă față de abordările pedagogice anterioare ale autorului: acesta renunță la prezentarea comparativă a metodelor univariate înainte de cele multivariate, presupunând că cititorul stăpânește deja fundamentele regresiei liniare și ale designului experimental. Notăm cu interes că, deși este un text destinat cercetării, Applied Multivariate Analysis evită deliberat utilizarea calculului matematic complex, preferând să fundamenteze demonstrațiile pe algebra matricială, revizuită detaliat în al doilea capitol.

Structura cursului este progresivă, pornind de la distribuții multivariate și modele liniare, avansând către subiecte de nișă precum modelele de regresie aparent necorelate (Seemingly Unrelated Regression) și modelele mixte. Un punct forte îl reprezintă includerea analizei de clasificare, a scalării multidimensionale și a modelelor de ecuații structurale, oferind o acoperire tematică vastă. Această lucrare acoperă aceeași arie tematică ca Methods of Multivariate Analysis de Alvin C Rencher, însă se diferențiază prin focalizarea pe structura de covarianță și prin utilitatea practică pentru utilizatorii de software statistic (precum SAS), facilitând interpretarea riguroasă a modelelor matematice în contextul inferenței statistice moderne. Comparativ cu alte titluri, abordarea lui Timm este mai tehnică în zona modelării liniare, fiind ideală pentru cei care caută precizie în controlul erorilor experimentale.

Citește tot Restrânge

Din seria Springer Texts in Statistics

Preț: 791^.32 lei

Preț vechi: 965^.02 lei
-18%

Puncte Express: 1187

Paperback 589^.70 lei

Hardback 791^.32 lei

Carte tipărită la comandă

Livrare economică 17 iunie-01 iulie

Adaugă în coș

Wish list
Gift list
Am citit!

Adaugă în listă

Specificații

ISBN-13: 9780387953472
ISBN-10: 0387953477
Pagini: 724
Ilustrații: XXIV, 695 p. 7 illus.
Dimensiuni: 183 x 260 x 44 mm
Greutate: 1.54 kg
Ediția:2002
Editura: Springer
Colecția Springer Texts in Statistics
Seria Springer Texts in Statistics

Locul publicării:New York, NY, United States

Public țintă

Research

De ce să citești această carte

Recomandăm această carte cercetătorilor care doresc să treacă dincolo de analiza unei singure variabile și să înțeleagă interdependențele complexe dintr-un set de date. Cititorul câștigă o viziune clară asupra structurilor de covarianță fără a se bloca în formalismul calculului integral. Este un instrument esențial pentru cei care lucrează cu modele liniare complexe și au nevoie de o bază teoretică solidă pentru interpretarea rezultatelor în programe de analiză statistică.

Despre autor

Neil H. Timm este un autor recunoscut pentru capacitatea sa de a structura informația tehnică într-un format accesibil mediului academic și de cercetare. Expertiza sa în domeniul statisticii aplicate este completată, în mod surprinzător, de o activitate prolifică în analiza sistemelor de licitație pentru jocul de bridge, publicând lucrări precum The Two-Over-One Game Force System. Această dualitate a preocupărilor sale reflectă o pasiune pentru sisteme logice și optimizarea deciziilor sub incertitudine, elemente care se regăsesc în rigoarea cu care tratează modelele de regresie și inferența multivariată în cadrul seriei Springer Texts in Statistics.

Descriere scurtă

Univariate statistical analysis is concerned with techniques for the analysis of a single random variable. This book is about applied multivariate analysis. It was written to p- vide students and researchers with an introduction to statistical techniques for the ana- sis of continuous quantitative measurements on several random variables simultaneously. While quantitative measurements may be obtained from any population, the material in this text is primarily concerned with techniques useful for the analysis of continuous obser- tions from multivariate normal populations with linear structure. While several multivariate methods are extensions of univariate procedures, a unique feature of multivariate data an- ysis techniques is their ability to control experimental error at an exact nominal level and to provide information on the covariance structure of the data. These features tend to enhance statistical inference, making multivariate data analysis superior to univariate analysis. While in a previous edition of my textbook on multivariate analysis, I tried to precede a multivariate method with a corresponding univariate procedure when applicable, I have not taken this approach here. Instead, it is assumed that the reader has taken basic courses in multiple linear regression, analysis of variance, and experimental design. While students may be familiar with vector spaces and matrices, important results essential to multivariate analysis are reviewed in Chapter 2. I have avoided the use of calculus in this text.

Cuprins

Vectors and Matrices.- Multivariate Distributions and the Linear Model.- Multivariate Regression Models.- Seemingly Unrelated Regression Models.- Multivariate Random and Mixed Models.- Discriminant and Classification Analysis.- Principal Component, Canonical Correlation, and Exploratory Factor Analysis.- Cluster Analysis and Multidimensional Scaling.- Structural Equation Models.

Recenzii

From the reviews:
"This book is more than an up-to-date textbook on multivariate analysis. It could enable SAS users to take full and informed advantage of the many options offered in the SAS procedures. For non-SAS users, the clear statement of the models should enable them to fit and interpret them with other software."
ISI Short Book Reviews, Vol. 23/2, August 2003
"This textbook is another comprehensive work on applied multivariate analysis. Basic theory and methods are reviewed and illustrated by a number of examples and practices. … The author has written a useful textbook combining most of general theory and practice of multivariate data analysis. The book is suitable to familiarize students at graduate level with main concepts and principles of multivariate analysis." (Dr. ir. M. H. J. de Bruijne, Kwantitatieve Methoden, Vol. 70B37, 2003)
"This text is on the analysis of structured data … . The author has managed to encapsulate so much in this book by giving a clear statement of each model … . This book is more than an up-to date textbook on multivariate analysis. It could enable SAS users to take full and informed advantage of the many options offered in the SAS procedures. For non-SAS users, the clear statement of the models should enable them to fit and interpret them with other software." (J. M. Juritz, Short Book Reviews, Vol. 23 (2), 2003)
"I was extremely pleased to see this book arrive. … For each subject, all important equations and distributional results are very clearly stated. … I found this book exciting, interesting and informative. The exercises are quite well chosen … . In summary, Applied Multivariate Analysis is an excellent book. If you want only one book on multivariate analysis, I would suggest this as a strong candidate. I am extremely glad that I own this book … ." (David E. Booth, Technometrics, Vol. 45 (2), May, 2003)
"This textbook provides a broad overview of the basic theory and methods of applied multivariate analysis. The presentation integrates theory and practice including both the analysis of formal linear multivariate models and exploratory date analysis techniques. … The techniques and examples discussed in the book should be helpful in the analysis of multivariate data using SAS. All programs and data sets used may be downloaded from a Web site. The book appeals to practitioners, researchers, and applied statisticians." (T. Postelnicu, Zentralblatt MATH, Vol. 1002 (2), 2003)

Notă biografică

"This book is more than an up-to-date textbook on multivariate analysis. It could enable SAS users to take full and informed advantage of the many options offered in the SAS procedures. For non-SAS users, the clear statement of the models should enable them to fit and interpret them with other software."
ISI Short Book Reviews, Vol. 23/2, August 2003