Consigli sui libri per l'analisi multivariata

Sono interessato a ottenere alcuni libri sull'analisi multivariata e ho bisogno dei tuoi consigli. I libri gratuiti sono sempre i benvenuti, ma se conosci qualche ottimo libro MVA non gratuito, per favore, dichiaralo.

In cima alla mia testa, direi che i seguenti libri di uso generale sono piuttosto interessanti come primo avvio:

• Izenman, J. Tecniche statistiche multivariate moderne: regressione, classificazione e apprendimento collettivo . Springer. sito Web associato
• Tinsley, H. and Brown, S. (2000). Manuale di statistica multivariata applicata e modellistica matematica . Academic Press.

Ci sono anche molti libri di testo applicati, come

• Everitt, BS (2005). Un compagno R e S-Plus® per l'analisi multivariata . Springer. sito Web associato

È difficile suggerirti libri specifici in quanto ce ne sono molti specifici per dominio (ad es. Scienze sociali, apprendimento automatico, dati categorici, dati biomedici).

Quasi la stessa domanda è stata posta di recente sul listino ISOSTAT (frequentato dai professori universitari):

Se tu avessi uno studente universitario forte interessato a conoscere vari metodi multivariati (ad esempio PCA, MANOVA, analisi discriminante, ...) c'è un buon libro accessibile che potresti raccomandare di acquistare?

Ecco le risposte:

• Forse " Analisi multivariata Applied Data ", 2 ° edizione, dal Everitt, B. e Dunn, G . (2001), pubblicato da Arnold. [Roger Johnson]

• I metodi di analisi multivariata di Rencher sono una grande risorsa. Penso che un forte studente universitario possa cogliere il materiale. [Philip Yates]. Sono appassionato dell'approccio di Rencher. Offre buone intuizioni ed esempi. Ma l'algebra della matrice può diventare piuttosto spessa; Non sono sicuro che "accessibile" sia un aggettivo che utilizzerei. Tuttavia, ho insegnato agli studenti con successo con il suo libro. La sua seconda edizione è un buon miglioramento rispetto alla prima. [Paul Velleman]

• Statistica multivariata applicata di Johnson e Wichern . [Brad Hartlaub]

• Non ci ho fatto molto, ma mi piace l'idea di utilizzare tecniche moderne e set di dati moderni: moderne tecniche statistiche multivariate di Alan Julian Izenman . (Possiedo il libro, ha gli argomenti che stai cercando e il testo sembra accessibile.) [Johanna Hardin]

Ecco alcuni dei miei libri su quel campo (in ordine alfabetico).

• AFIFI, A., CLARK, V. Analisi multivariata assistita da computer. CHAPMAN & HALL, 2000
• AGRESTI, A. Analisi categorica dei dati. WILEY, 2002
• CAPELLI, Analisi dei dati multivariati. 6 ° Ed.
• ΗÄRDLE, W., SIMAR, L. Analisi statistica multivariata applicata. PRIMAVERA, 2007.
• HARLOW, L. L'essenza del pensiero multivariato. LAWRENCE ERLBAUM ASSOCIATES, INC., 2005
• GELMAN, A., HILL, J. Analisi dei dati mediante regressione e modelli multilivello / gerarchici. CAMBRIDGE UNIVERSITY PRESS, 2007.
• IZENMAN, AJ Tecniche statistiche multivariate moderne. PRIMAVERA, 2008
• RENCHER, A. Metodi di analisi multivariata. SECONDA ED., WILEY-INTERSCIENCE, 2007
• TABACHNICK B., FIDELL, L. Utilizzo di statistiche multivariate. 5a ed. Pearson Education. Inc, 2007.
• TIMM, N. Analisi multivariata applicata. PRIMAVERA, 2002
• YANG, K., TREWN, J. Metodi statistici multivariati nella gestione della qualità. MCGRAW-HILL, 2004

JOHNSON R., WICHERN D., Applied Multivariate Statistical Analysis , è quello che abbiamo usato nella nostra classe multivariata di laurea presso UC Davis, e fa un ottimo lavoro (anche se è un po 'caro).

"An Introduction to Multivariate Statistical Analysis" Terza edizione di TW Anderson. Serie di Wiley in Probabilità e statistiche.

Il miglior testo di base sulla regressione multivariata è (ancora) Cohen, J., Cohen, P., West, SG & Aiken, LS Applied Multiple Regressione / Correlation Analysis for the Behavioral Sciences, (L. Erlbaum Associates, Mahwah, NJ, 2003).

Cohen fece il suo nome nelle statistiche ma era uno psicologo; ancora se vuoi un trattamento multivariato incentrato sulla psicologia sociale, uno non limitato alla regressione multivariata (anche se sicuramente lo favorisce su ANOVA e MANOVA, che dovrebbe essere vietato da una sorta di Commissione per i diritti umani intellettuali), allora la tua scommessa migliore è Judd , CM, McClelland, GH & Ryan, CS Analisi dei dati: un approccio di confronto tra modelli, (Routledge / Taylor e Francis, New York, NY, 2008). Judd ha anche un ottimo capitolo sulla regressione multivariata in Judd, CM Analisi quotidiana dei dati in psicologia sociale: confronti di modelli lineari. nel Manuale dei metodi di ricerca in psicologia sociale e della personalità (a cura di Reis, HT & Judd, CM) 370-392 (Cambridge University Press, New York, 2000).

Concordo sul fatto che Gelman, A. & Hill, J. Analisi dei dati mediante regressione e modelli multilivello / gerarchici, (Cambridge University Press, Cambridge; New York, 2007), sono fantastici, ma sono davvero più adatti a qualcuno che già si sente a proprio agio con Nozioni di base sulla regressione multivariata: riguarda principalmente la modellazione multilivello. Si concentra anche sulla metodologia di studio osservazionale - non sperimentale (Judd è il migliore per quello; Cohen va bene lo stesso.

Se vuoi qualcosa sulle interazioni in multivariati - cosa che probabilmente ti piacerà se stai usando metodi sperimentali - allora i migliori due testi sono Aiken, LS, West, SG & Reno, RR Multiple Regressione: Testing and Interpreting Interactions, (Sage Publications, Newbury Park, California, 1991) & Jaccard, J. & Turrisi, R. Interaction Effects in Multiple Regression, (Sage Publications, Thousand Oaks, Calif., 2003). (Sia Cohen & Cohen & Judd trattano questo argomento, però.)

Sul lato "libero", probabilmente conosci http://faculty.chass.ncsu.edu/garson/PA765/statnote.htm

Ultimo consiglio: non dividere mai le variabili continue !!! È incredibile quanti psicologi sociali, abituati ad ANOVA, lo facciano anche mentre usano tecniche multivariate come l'analisi di regressione!

Analisi dei dati multivariati di James Lattin, J Douglas Carroll e Paul E Green.

Tabachnick è il più citato su Google Scholar

Hair (6 ° ed.) Ha il maggior numero di voti (con un punteggio superiore a 4,5) su Amazon

Consiglio Hair, come l'ho letto, ed è scritto in un linguaggio semplice.

Se sei uno studente o uno staff in un'università, allora vedrei se la tua scuola ha un account con SpringerLink, poiché il libro di Hardle è disponibile gratuitamente.

Hastie, T., Tibshirani, R. e Friedman, J .: "Gli elementi dell'apprendimento statistico: data mining, inferenza e previsione", Springer ( home page del libro )

Se si guarda alla pagina web di Paul Hewison , è possibile trovare il suo libro gratuito su multivariata Statistica e R . Un altro libro gratuito è di Wolfgang Hardle e Leopold Simar. Ho lavorato su Johnson e Wichern, un libro che è stato usato negli Stati Uniti per oltre vent'anni; dovrai comprare questo libro.

Uno dei miei preferiti è Legendre & Legendre (2012). Numerical Ecology, 3rd edition .

Coprono molte analisi statistiche e le loro informazioni sulle analisi multivariate sono particolarmente eccellenti. Inoltre discutono dei Rpacchetti che hanno creato. Sicuramente un must!

Un altro eccellente è Quinn & Keough (2002) Experimental Design & Data Analysis for Biologists . È anche disponibile gratuitamente sul link che ho fornito!