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Applied Multivariate Statistical Analysis

Handbook / ManualOut of Print

By: W Hardle and L Simar

458 pages, 133 illus

Springer-Verlag

Paperback | Jan 2007 | Edition: 2 | #169573 | ISBN-13: 9783540722434
Out of Print Details

About this book

Focussing on applications this book presents the tools and concepts of multivariate data analysis in a way that is understandable for non-mathematicians and practitioners who face statistical data analysis.

In this second edition a wider scope of methods and applications of multivariate statistical analysis is introduced. All quantlets have been translated into the R and Matlab language and are made available online.

Aus den Rezensionen: "Das Buch vermittelt theoretische und anwendungsnahe Grundlagen multivariater statistischer Methoden. Hervorzuheben sind die Methodenvielfalt und die gesonderte Behandlung computerintensiver Techniken. ! Zwar werden Sachverhalte grundsatzlich auf hohem theoretischen ...*Niveau behandelt ! Insgesamt zeichnet sich das Buch durch ... guten didaktischen Aufbau aus. ! Jedes Kapitel enthalt zahlreiche deutlich gekennzeichnete Beispiele und Aufgaben fur das Selbststudium ... sowie eine knappe Zusammenfassung wesentlicher Inhalte. ! das Buch ... zeichnet sich durch ein enorm breites Methodenspektrum aus ... Das Buch eignet sich fur die Vorbereitung von Lehrveranstaltungen und ... fur das methodische Selbststudium !" (Matthias Meyer, in: OR News, November 2008, Issue 34, S. 63)


Contents

I Descriptive Techniques: Comparison of Batches.- II Multivariate Random Variables: A Short Excursion into Matrix Algebra; Moving to Higher Dimensions; Multivariate Distributions; Theory of the Multinormal; Theory of Estimation; Hypothesis Testing.- III Multivariate Techniques: Decomposition of Data Matrices by Factors; Principal Components Analysis; Factor Analysis; Cluster Analysis; Discriminate Analysis.- Correspondence Analysis.- Canonical Correlation Analysis.- Multidimensional Scaling.- Conjoint Measurement Analysis.- Application in Finance.- Highly Interactive, Computationally Intensive Techniques.- A: Symbols and Notations.- B: Data.- Bibliography.- Index.


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