Lineáris modellek mátrix formában: A Hands-On Approach for the Behavioral Sciences (Kézzelfogható megközelítés a viselkedéstudományok számára)

Olvasói vélemények

A könyvet sokan dicsérik áttekinthetősége, szervezettsége és hozzáférhetősége miatt, amely olyan összetett témákat, mint a mátrixalgebra, minden szintű olvasó számára megközelíthetővé tesz. Különösen hasznos a végzős hallgatók számára, akik a műszaki tartalom frissítő szemléletét keresik.

Artikuláris írásmód, minden szint számára hozzáférhető, lényeglátó, jól szervezett, motiváló tempó, hatékonyan bontja le az összetett témákat.

A könyv esetleges hátrányairól nem számoltak be.

(2 olvasói vélemény alapján)

Eredeti címe:

Linear Models in Matrix Form: A Hands-On Approach for the Behavioral Sciences

Könyv tartalma:

Ez a tankönyv a mátrixalgebra segítségével történő statisztikai elemzés közérthető bevezetése. A mátrixalgebra előzetes ismerete nem szükséges.

A haladó témák könnyen követhetők olyan elemzéseken keresztül, amelyeket egy nyílt forráskódú táblázatkezelőn végeztünk néhány beépített függvény segítségével. Ezek a témák közé tartozik a közönséges lineáris regresszió, valamint a maximális valószínűségű becslés, a mátrixbontások, a nemparametrikus simítók és a büntetett köbös spline-ok. Minden adatsor (1) korlátozott számú megfigyelést tartalmaz, hogy az olvasókat arra ösztönözze, hogy maguk végezzék el a számításokat, és (2) a statisztikai szignifikancia és a konfidenciaintervallumok alapján összefüggő történetet mesél el.

Ily módon a tanulók megtanulják, hogyan keletkeztek a számok, és hogyan használhatók fel a mindennapi ügyekkel kapcsolatos meggyőző érvek megfogalmazására. Ezt a tankönyvet felsőfokú alapképzési kurzusokon vagy elsőéves egyetemi kurzusokon való használatra tervezték.

Az első fejezet bevezeti a hallgatókat a lineáris egyenletekbe, majd a mátrixalgebrát tárgyalja, három alapvető műveletre összpontosítva: a négyzetek összegére, a determinánsra és az inverzre. Ezeket a műveleteket hétköznapi nyelven magyarázzuk el, és számításaikat konkrét példákon keresztül mutatjuk be.

A további fejezetek ezekre a műveletekre épülnek, és az egyszerű lineáris regressziótól a bootstrapped standard hibákkal rendelkező közvetítő modellekig haladnak.