Buchempfehlungen für multivariate Analysen

Ich bin an Büchern über multivariate Analysen interessiert und benötige Ihre Empfehlungen. Kostenlose Bücher sind immer willkommen, aber wenn Sie etwas über ein großartiges, nicht freies MVA-Buch wissen, geben Sie es bitte an.

Aus dem Kopf würde ich sagen, dass die folgenden Bücher für allgemeine Zwecke als erster Anfang ziemlich interessant sind:

• Izenman, J. Moderne multivariate statistische Techniken: Regression, Klassifikation und vielfältiges Lernen . Springer. Companion-Website
• Tinsley, H. und Brown, S. (2000). Handbuch für angewandte multivariate Statistik und mathematische Modellierung . Akademische Presse.

Es gibt auch viele angewandte Lehrbücher, wie

• Everitt, BS (2005). Ein R- und S-Plus®-Begleiter für die multivariate Analyse . Springer. Companion-Website

Es ist schwierig, Ihnen spezifische Bücher vorzuschlagen, da es viele gibt, die domänenspezifisch sind (z. B. Sozialwissenschaften, maschinelles Lernen, kategoriale Daten, biomedizinische Daten).

Fast die gleiche Frage wurde kürzlich auf dem ISOSTAT- Listenserver (von Hochschulprofessoren frequentiert) gestellt:

Wenn Sie einen starken Studenten hatten, der sich für das Erlernen verschiedener multivariater Methoden interessierte (z. B. PCA, MANOVA, Diskriminanzanalyse, ...), gibt es ein gutes, zugängliches Buch, das Sie ihm empfehlen könnten?

Hier sind die Antworten:

• Vielleicht " Applied Multivariate Datenanalyse ", 2. Auflage, von Everitt, B. und Dunn, G . (2001), herausgegeben von Arnold. [Roger Johnson]

• Rencher ‚s Methoden der multivariaten Analyse ist eine großartige Ressource. Ich denke, ein starker Student im Grundstudium könnte das Material verstehen. [Philip Yates]. Ich mag Renchers Herangehensweise. Er bietet gute Intuition und Beispiele. Aber die Matrixalgebra kann ziemlich dick werden. Ich bin nicht sicher, ob "barrierefrei" ein Adjektiv ist, das ich verwenden würde. Trotzdem habe ich mit seinem Buch Undergrads erfolgreich unterrichtet. Seine zweite Ausgabe ist eine gute Verbesserung gegenüber der ersten. [Paul Velleman]

• Angewandte multivariate Statistik von Johnson und Wichern . [Brad Hartlaub]

• Ich habe nicht viel damit gemacht, aber ich mag die Idee, moderne Techniken und moderne Datensätze zu verwenden: Moderne multivariate statistische Techniken von Alan Julian Izenman . (Ich besitze das Buch, es enthält die Themen, nach denen Sie suchen, und der Text scheint zugänglich zu sein.) [Johanna Hardin]

Hier sind einige meiner Bücher zu diesem Thema (in alphabetischer Reihenfolge).

• AFIFI, A., CLARK, V. Computer-Aided Multivariate Analysis. Chapman & Hall, 2000
• AGRESTI, A. Kategoriale Datenanalyse. Wiley, 2002
• HAIR, Multivariate Datenanalyse. 6th Ed.
• ΗÄRDLE, W., SIMAR, L. Angewandte multivariate statistische Analyse. SPRINGER, 2007.
• HARLOW, L. Die Essenz des multivariaten Denkens. LAWRENCE ERLBAUM ASSOCIATES, INC., 2005
• GELMAN, A., HILL, J. Datenanalyse unter Verwendung von Regression und mehrstufigen / hierarchischen Modellen. CAMBRIDGE UNIVERSITY PRESS, 2007.
• IZENMAN, AJ Moderne multivariate statistische Techniken. SPRINGER, 2008
• RENCHER, A. Methoden der multivariaten Analyse. ZWEITE AUSGABE, WILEY-INTERSCIENCE, 2007
• TABACHNICK B., FIDELL, L. Verwenden multivariater Statistiken. 5th Ed. Pearson Ausbildung. Inc, 2007.
• TIMM, N. Angewandte multivariate Analyse. SPRINGER, 2002
• YANG, K., TREWN, J. Multivariate statistische Methoden im Qualitätsmanagement. MCGRAW-HILL, 2004

JOHNSON R., WICHERN D., Angewandte multivariate statistische Analyse , haben wir in unserer Klasse für multivariate Studierende an der UC Davis verwendet.

"Eine Einführung in die multivariate statistische Analyse" Dritte Ausgabe von TW Anderson. Wiley-Reihe in Wahrscheinlichkeit und Statistik.

Der zweifellos beste grundlegende Text zur multivariaten Regression ist (noch) Cohen, J., Cohen, P., West, SG & Aiken, LS Angewandte multiple Regressions- / Korrelationsanalyse für die Verhaltenswissenschaften (L. Erlbaum Associates, Mahwah, NJ). 2003).

Cohen machte sich in der Statistik einen Namen, war jedoch Psychologe. Wenn Sie jedoch eine sozialpsychologisch ausgerichtete Behandlung von multivariaten, nicht auf multivariate Regressionen beschränkte Behandlung wünschen (obwohl dies definitiv gegenüber ANOVA & MANOVA favorisiert wird, die von einer Art Kommission für geistige Menschenrechte verboten werden sollten), dann ist Judd Ihre beste Wahl , CM, McClelland, GH und Ryan, CS Datenanalyse: Ein Modellvergleichsansatz (Routledge / Taylor und Francis, New York, NY, 2008). Judd hat auch ein sehr, sehr gutes Kapitel über multivariate Regression in Judd, CM Alltagsdatenanalyse in der Sozialpsychologie: Vergleiche linearer Modelle. im Handbuch der Forschungsmethoden in der Sozial- und Persönlichkeitspsychologie (Hrsg. Reis, HT & Judd, CM) 370-392 (Cambridge University Press, New York, 2000).

Ich stimme zu, dass Gelman, A. & Hill, J. Datenanalyse unter Verwendung von Regression und mehrstufigen / hierarchischen Modellen (Cambridge University Press, Cambridge, New York, 2007) erstaunlich ist, aber es ist wirklich eher auf jemanden ausgerichtet, der sich bereits wohl fühlt mit Grundlagen der multivariaten Regression - es geht in erster Linie um Mehrebenenmodellierung. Auch konzentriert sich auf Beobachtungsstudien-Methodik - nicht experimentell (Judd ist dafür am besten geeignet; Cohen auch in Ordnung).

Wenn Sie etwas über multivariate Interaktionen wollen - was Sie wahrscheinlich tun werden, wenn Sie experimentelle Methoden anwenden - dann sind die besten zwei Texte Aiken, LS, West, SG und Reno, RR Multiple Regression: Testen und Interpretieren von Interaktionen, (Sage Publications, Newbury Park, Calif., 1991) & Jaccard, J. & Turrisi, R. Wechselwirkungseffekte bei multipler Regression (Sage Publications, Thousand Oaks, Calif., 2003). (Beide, Cohen & Cohen & Judd, behandeln dieses Thema jedoch.)

Auf der "freien" Seite kennen Sie wahrscheinlich http://faculty.chass.ncsu.edu/garson/PA765/statnote.htm

Letzter Tipp: Teilen Sie niemals Ihre stetigen Variablen auf !!! Es ist erstaunlich, wie viele Sozialpsychologen, die an ANOVA gewöhnt sind, dies immer noch tun, obwohl sie multivariate Techniken wie die Regressionsanalyse anwenden!

Analyse multivariater Daten von James Lattin, J Douglas Carroll und Paul E Green.

Tabachnick wird in Google Scholar am häufigsten zitiert

Hair (6th ed) hat die meisten Bewertungen (mit einer Punktzahl über 4,5) bei Amazon

Ich empfehle Hair, wie ich es gelesen habe, und es ist in einfacher Sprache geschrieben.

Wenn Sie Student oder Angestellter an einer Universität sind, würde ich sehen, ob Ihre Schule ein Konto bei SpringerLink hat, da das Hardle-Buch dort kostenlos ist.

Hastie, T., Tibshirani, R. und Friedman, J .: "Die Elemente des statistischen Lernens: Data Mining, Inferenz und Vorhersage.", Springer ( Buchhomepage )

Wenn man sich anschaut , Paul Hewison Homepage , können Sie sein freies Buch über finden Multivariate Statistik und R . Ein weiteres kostenloses Buch ist von Wolfgang Hardle und Leopold Simar. Ich arbeite mich durch Johnson und Wichern, ein Buch, das in den USA seit über zwanzig Jahren verwendet wird. Sie müssen dieses Buch kaufen.

Einer meiner Favoriten ist Legendre & Legendre (2012). Numerische Ökologie, 3. Auflage .

Sie decken viele statistische Analysen ab, und ihre Informationen zu multivariaten Analysen sind besonders gut. Außerdem diskutieren sie RPakete, die sie erstellt haben. Auf jeden Fall ein Muss!

Ein weiteres herausragendes Beispiel ist Quinn & Keough (2002) Experimentelles Design & Datenanalyse für Biologen . Es ist auch frei verfügbar über den Link, den ich bereitgestellt habe!