Értékelés:
A könyv a statisztika, különösen a regresszióelemzés és a többváltozós statisztika geometriai szemléletét nyújtja, így az összetett fogalmak közérthetőbbé és intuitívabbá válnak. A könyvet nagyra értékelik érthetőségéért, eleganciájáért és azért, hogy képes összekapcsolni a lineáris algebrát a statisztikai fogalmakkal. A legjobb megértés érdekében azonban ajánlott a mátrixműveletek ismerete, mielőtt belemélyedünk a könyvbe.
Előnyök:⬤ Világos és intuitív geometriai megértést nyújt a statisztikáról
⬤ kiváló a vizuálisan tanulók számára
⬤ jól megírt és könnyen olvasható
⬤ alap- és középszintűek számára egyaránt alkalmas
⬤ fokozza az összetett gondolatok fogalmi megértését
⬤ összekapcsolja a lineáris algebrát a gyakorlati statisztikai alkalmazásokkal.
⬤ Legjobb a mátrixműveletekkel és a standard szövegekkel való találkozás után használni
⬤ a lineáris algebra geometriájának bizonyos mértékű előzetes ismerete szükséges
⬤ nem helyettesítheti az átfogó regressziós szövegeket.
(9 olvasói vélemény alapján)
The Geometry of Multivariate Statistics
A többváltozós statisztikai elmélet fejlesztésének hagyományos megközelítése algebrai. A megfigyelések halmazait mátrixokkal reprezentáljuk, ezekből a mátrixokból lineáris kombinációkat képezünk úgy, hogy megszorozzuk őket együtthatómátrixokkal, és a hasznos statisztikákat úgy találjuk meg, hogy ezekre a kombinációkra különböző optimalizálási kritériumokat alkalmazunk.
E számítások eszköze a mátrixalgebra. A második megközelítés a számítási módszer. Mivel sok felhasználó úgy találja, hogy nem kell ismernie a technikák matematikai alapjait, amíg van módjuk az adatokat eredményekké alakítani, a számításokat elvégezheti egy olyan számítógépes programcsomag, amelyet valaki más írt.
Az ilyen szemléletű megközelítés a számítógépes csomagok használatának módjára helyezi a hangsúlyt, és általában olyan szabályokkal párosul, amelyek lehetővé teszik, hogy a kimenetből kivonjuk a legfontosabb számokat és értelmezzük azokat. Bármilyen hasznos is mindkét megközelítés - különösen, ha kombinálják őket -, figyelmen kívül hagyhatják a többváltozós elemzés egy fontos aspektusát.
A helyes alkalmazáshoz szükség van a változók között fennálló többváltozós kapcsolatok fogalmi megfogalmazására. A könyv célja, hogy segítsen az olvasónak a többváltozós statisztikáról való gondolkodásmód kialakításában, valamint abban, hogy tágabb és intuitívabb értelemben megértse, mit is csinálnak az eljárások, és hogyan értelmezik az eredményeiket.
A szerző a többváltozós statisztikai elmélet fontos eljárásait geometrikusan mutatja be, és reméli, hogy a geometriára helyezett hangsúly révén az olvasó egy koherens képet kap, amelybe az összes többváltozós technika illeszkedik.