Értékelés:
A többváltozós statisztika tankönyve dicséretet kapott világos magyarázatai, átfogó lefedettsége és erős didaktikai megközelítése miatt, így a kezdő és a tapasztalt olvasók számára egyaránt alkalmas. Ugyanakkor kritikával kell szembenéznie a kötéssel kapcsolatos problémák és a megoldókulcsok hibái miatt.
Előnyök:Világos és átfogó magyarázatok, jól strukturált tartalom, hasznos a többváltozós statisztikai becslés megértéséhez, erős példák, kutatóknak is jó, és gyors szállítás.
Hátrányok:Hibák a válaszkulcsokban, minőségi problémák a könyvkötéssel, és előzetesen meg kell ismerni a lineáris algebrát és a statisztikát.
(14 olvasói vélemény alapján)
A második kiadás dicsérete
"Ez a könyv egy szisztematikus, jól megírt, jól szervezett szöveg a többváltozós elemzésről, tele intuícióval és rálátással.... Sok olyan gyakorlati bölcsesség van ebben a könyvben, amelyet nehéz máshol megtalálni.”.
--IIE Transactions
A Methods of MultivariateAnalysis, Third Edition új és időszerű tartalommal teli könyv több mint hatvan valós adatkészleten alapuló példákat és gyakorlatokat kínál a legkülönbözőbb tudományterületekről. A könyv „módszertani” megközelítést alkalmaz a témához, és arra helyezi a hangsúlyt, hogy a hallgatók és a szakemberek hogyan alkalmazhatják a többváltozós elemzést a valós élethelyzetekben.
Ez a harmadik kiadás továbbra is feltárja a legfontosabb leíró és következtetési eljárásokat, amelyek a többváltozós elemzésből erednek. A téma rövid áttekintése után a könyv áttekinti a mátrixalgebra alapjait, a többváltozós populációkból történő mintavételt, valamint a gyakori egyváltozós statisztikai eljárások (beleértve a t-teszteket, a varianciaanalízist és a többszörös regressziót) kiterjesztését az analóg többváltozós technikákra, amelyek több függő változót foglalnak magukban. A könyv második fele olyan statisztikai eszközöket ismertet, amelyek jellegüknél fogva egyedülállóan többváltozósak, beleértve a csoportok megkülönböztetésére szolgáló eljárásokat, az alacsony dimenziós látens struktúra jellemzését nagy dimenziós adatokban, az adatokban lévő klaszterek azonosítását és az alacsony dimenziós térben lévő kapcsolatok grafikus szemléltetését. Ezen túlmenően a szerzők számos újonnan hozzáadott témát vizsgálnak, többek között a következőket:
⬤ megerősítő faktorelemzés.
⬤ Klasszifikációs fák.
⬤ Dinamikus grafika.
⬤ Transzformációk a normalitáshoz.
⬤ Predikció többváltozós többszörös regresszióhoz.
⬤ Kronecker-termékek és Vec jelölés.
A könyvben új gyakorlatok is helyet kaptak, amelyek lehetővé teszik az olvasók számára, hogy teszteljék a bemutatott anyag megértését. A részletes függelékek részleges megoldásokat és kiegészítő táblázatokat tartalmaznak, és a könyvhöz tartozó FTP-oldalon megtalálhatók a könyv adatkészletei és a kapcsolódó SAS(R) kódok.
A Methods ofMultivariate Analysis, Third Edition csak alapvető statisztikai hátteret igényel, és kiváló könyv a többváltozós analízis és az alkalmazott statisztika felsőfokú és egyetemi szintű kurzusaihoz. A könyv értékes referenciaként is szolgál mind a statisztikusok, mind a kutatók számára a legkülönbözőbb tudományágak széles körében.
© Book1 Group - minden jog fenntartva.
Az oldal tartalma sem részben, sem egészben nem másolható és nem használható fel a tulajdonos írásos engedélye nélkül.
Utolsó módosítás időpontja: 2024.11.13 21:05 (GMT)