बहुभिन्नरूपी विश्लेषण के लिए पुस्तक सिफारिशें

Question

मुझे मल्टीवेरिएट विश्लेषण के बारे में कुछ किताबें प्राप्त करने में रुचि है, और आपकी सिफारिशों की आवश्यकता है। नि: शुल्क पुस्तकों का हमेशा स्वागत है, लेकिन यदि आप कुछ महान गैर-मुक्त एमवीए पुस्तक के बारे में जानते हैं, तो कृपया इसे बताएं।

Comments

आप किस हद तक चाहते हैं: (ए) गणितीय कठोरता; (बी) विशेष सॉफ्टवेयर (जैसे, आर, एसपीएसएस, एसएएस, आदि) में आवेदन; (c) डोमेन-विशिष्ट अनुप्रयोग?

— जेरोमी एंग्लिम

जेरेमी, मुझे इन सभी को एक झटके के साथ लेने की अनुमति दें: मैं मनोविज्ञान का छात्र हूं। और मुझे लगता है कि आप आवश्यक सांख्यिकीय पृष्ठभूमि से परिचित हैं ... तो वहां ... =) (मैं आर और

— एसपीएसएस के

Answer 1

मेरे सिर के ऊपर से, मैं कहूंगा कि निम्नलिखित सामान्य उद्देश्य पुस्तकें पहली शुरुआत के बजाय दिलचस्प हैं:

• Izenman, J. Modern Multivariate सांख्यिकीय तकनीक: प्रतिगमन, वर्गीकरण और कई गुना सीखना । स्प्रिंगर। साथी वेबसाइट
• टिनस्ले, एच। और ब्राउन, एस। (2000)। एप्लाइड मल्टीविटेट सांख्यिकी और गणितीय मॉडलिंग की पुस्तिका । अकादमिक प्रेस।

कई लागू पाठ्यपुस्तक भी है, जैसे

• एवरिट, बीएस (2005)। मल्टीविरेट एनालिसिस के लिए एक आर और एस-प्लस® साथी । स्प्रिंगर। साथी वेबसाइट

आपको विशिष्ट पुस्तकों का सुझाव देना मुश्किल है क्योंकि कई ऐसे हैं जो डोमेन-विशिष्ट हैं (जैसे सामाजिक विज्ञान, मशीन सीखने, श्रेणीबद्ध डेटा, बायोमेडिकल डेटा)।

Comments

तिनस्ले किताब क्यों? अमेज़न पर कोई भी समीक्षा यह नहीं बताती है कि यह एक बड़ा विक्रेता या विशेष रूप से अच्छा नहीं है।

— नील मैकगिगन

सिर्फ इसलिए कि यह एकमात्र ऐसी पुस्तक है जिसे मैं जानता हूं जो अन्वेषणात्मक एमवी विश्लेषण, सांख्यिकीय मॉडलिंग और साइकोमेट्रिक्स को जोड़ती है। शायद वास्तव में सबसे अच्छा नहीं है, लेकिन अपने दम पर दिलचस्प है।

— सीएल

मुझे लगता है कि यह 4 या 5 सबसे महत्वपूर्ण पुस्तकों में से एक है।

— rolando2

क्या आप किसी तरह इन पुस्तकों के अभ्यास पर टिप्पणी कर सकते हैं? मैं एक स्नातक स्तर, गणित-पक्षपाती पाठ्य पुस्तक को बढ़ाने के लिए कुछ अभ्यास करना चाहता हूं। धन्यवाद।

— १२:१३ पर जियाआंग

Answer 2

हाल ही में ISOSTAT सूची (कॉलेज के प्रोफेसरों द्वारा अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न) पर भी यही सवाल पूछा गया था :

यदि आपके पास एक मजबूत स्नातक छात्र था, जो विभिन्न बहुभिन्नरूपी विधियों (जैसे पीसीए, मैनोवा, विवेचक विश्लेषण ...) के बारे में जानने में रुचि रखता था, तो क्या वह एक अच्छी, सुलभ पुस्तक है जिसकी आप सिफारिश कर सकते हैं?

यहाँ प्रतिक्रियाएं हैं:

• शायद " एप्लाइड मल्टीवीरेट डेटा विश्लेषण ", 2 संस्करण, एवरिट, बी और डन, जी द्वारा । (2001), अर्नोल्ड द्वारा प्रकाशित। [रोजर जॉनसन]

• Rencher के बहुरूपी विश्लेषण करने के तरीके के लिए एक महान स्रोत है। मुझे लगता है कि एक मजबूत स्नातक छात्र सामग्री को समझ सकता है। [फिलिप येट्स]। मैं रेनचर के दृष्टिकोण का शौकीन हूं। वह अच्छा अंतर्ज्ञान और उदाहरण प्रस्तुत करता है। लेकिन मैट्रिक्स बीजगणित बहुत मोटी हो सकती है; मुझे यकीन नहीं है कि "सुलभ" एक विशेषण है जिसका मैं उपयोग करूंगा। फिर भी, मैंने उनकी पुस्तक के साथ सफलतापूर्वक अंडरग्रास सिखाया है। उनका दूसरा संस्करण पहले की तुलना में अच्छा सुधार है। [पॉल वेलेमैन]

• जॉनसन एंड विचर्न द्वारा एप्लाइड मल्टीवीरेट सांख्यिकी । [ब्रैड हार्टलैब]

• मैंने इसके साथ बहुत कुछ नहीं किया है, लेकिन मुझे आधुनिक तकनीकों और आधुनिक डेटा सेटों का उपयोग करने का विचार पसंद है: एलन जूलियन इज़मैन द्वारा आधुनिक बहुभिन्नरूपी सांख्यिकीय तकनीक । (मेरे पास पुस्तक है, इसमें वे विषय हैं जिनकी आप तलाश कर रहे हैं और पाठ सुलभ है।) [जोहाना हार्डिन]

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(+1) मुझे पहली पसंद है, और विशेष रूप से आखिरी वाली (बहुत ही समान रूप से सांख्यिकीय शिक्षा के तत्व के समान है , Hieie और टक्कर से।, लेकिन अन्य उदाहरणों और द्विपदों और पत्राचार विश्लेषण की चर्चा के साथ)।

— १०:११ पर मार्ल

रेन्चर की पुस्तक का उल्लेख करने के लिए +1। यह शानदार है, और मैट्रिक्स बीजगणित और आवश्यक पृष्ठभूमि गणित के लिए एक अध्याय भी है।

— aL3xa

एवरिट और डन के लिए +1, हमने इसे एक संयुक्त अंडरग्रेड / ग्रेड वर्ग के लिए उपयोग किया और यह काफी अच्छा, अच्छा और प्रत्यक्ष था।

— JMS

Answer 3

यहाँ उस क्षेत्र पर (वर्णमाला क्रम में) मेरी कुछ किताबें हैं।

• AFIFI, ए।, क्लार्क, वी। कंप्यूटर-एडेड मल्टीवेरिएट विश्लेषण। चैमैन एंड हॉल, 2000
• AGRESTI, A. श्रेणीबद्ध डेटा विश्लेषण। विली, 2002
• HAIR, बहुभिन्नरूपी डेटा विश्लेषण। 6 एड।
• ΗÄRLE, W., SIMAR, L. एप्लाइड मल्टीवेरिएट स्टैटिस्टिकल एनालिसिस। SPRINGER, 2007।
• HARLOW, L. The Essence of Multivariate Thinking। लॉरेंस ERLBAUM एसोसिएट्स, इंक।, 2005
• GELMAN, A., HILL, J. डेटा विश्लेषण का उपयोग कर प्रतिगमन और बहुस्तरीय / पदानुक्रमित मॉडल। कैंब्रिज यूनीवर्सिटी प्रेस, 2007।
• IZENMAN, AJ आधुनिक बहुभिन्नरूपी सांख्यिकीय तकनीक। SPRINGER, 2008
• RENCHER, A. बहुभिन्नरूपी विश्लेषण के तरीके। सेकंड ईडी।, विली-इंटर्सेनसी, 2007
• TABACHNICK B., FIDELL, L. मल्टीवेरेट सांख्यिकी का उपयोग करना। 5 वां एड। पियर्सन शिक्षा। इंक, 2007।
• TIMM, N. एप्लाइड मल्टीविरेट एनालिसिस। SPRINGER, 2002
• गुणवत्ता प्रबंधन में यंग, ​​के।, ट्रिवन, जे। मल्टीवेरिएट स्टैटिस्टिक मेथड्स। MCGRAW-HILL, 2004

Comments

क्या आप उन सभी को पढ़ने की सलाह देते हैं? :)

— रॉबिन जिरार्ड

मनोविज्ञान में तबचनिक और फिडेल बुक की अच्छी प्रतिष्ठा है। यह बहुत समझ में आता है और लागू किया जाता है और बहुत अधिक गणितीय नहीं है। हालाँकि, उदाहरण केवल SPSS या SAS (कोई R!) में हैं। लेकिन अगर आपकी समस्या वहाँ आ गई है, तो आप इसे किताब के साथ हल करेंगे। मैं इसे एक अच्छे शुरुआती बिंदु के रूप में सुझाता हूं। मुझे हेयर बुक (तबाचनिक और फिडेल के समान स्तर, लेकिन बदतर) पसंद नहीं है। और आप गेलमैन को प्यार करेंगे। हालांकि, यह अधिक जटिल है।

— हेनरिक

HAIR एट अल अच्छा है अगर आपको गणित पसंद नहीं है और आप एक कदम प्रक्रिया द्वारा कदम चाहते हैं। यह प्रबंधन और व्यावसायिक स्कूलों में लोकप्रिय है। यदि आप गणित को संभाल सकते हैं, तो हेयर एट अल वर्बोज़ लग सकता है। मनोविज्ञान में तबैकनिक और फिडेल लोकप्रिय हैं। यह स्पष्ट रूप से लिखा गया है और इसमें कुछ गणित शामिल है। हालाँकि, यदि आप एक कठोर गणितीय उपचार चाहते हैं, तो मैं इसे पूरक करने के लिए एक अतिरिक्त पुस्तक की तलाश करूँगा।

— जेरोमी एंग्लिम

Answer 4

जॉनसन आर।, WICHERN D., एप्लाइड मल्टीवीरेट स्टैटिस्टिकल एनालिसिस , यूसी डेविस में हमारे अंडरग्रेजुएट मल्टीवेरिएट क्लास में हमने जो प्रयोग किया है, और यह एक बहुत अच्छा काम करता है (हालांकि यह थोड़ा महंगा है)।

Answer 5

TW एंडरसन द्वारा तीसरा संस्करण "मल्टीवेरिएट स्टैटिस्टिकल एनालिसिस का परिचय" तीसरा संस्करण। संभावना और सांख्यिकी में विले श्रृंखला।

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आप समस्याओं के बारे में कैसे सोचते हैं? मैं यह खुद करता हूं और एन्हांसमेंट के लिए कुछ अभ्यास करना चाहता हूं।

— ज़ियायुंग

Answer 6

मल्टीवेरेट रिग्रेशन पर बेस्ट बेसिक टेक्स्ट हैंड्स (अभी भी) कोहेन, जे।, कोहेन, पी।, वेस्ट, एसजी एंड ऐकेन, एलएस एप्लाइड मल्टीपल रिग्रेशन / कोरिलेशन एनालिसिस फॉर बिहेवियरल साइंसेज, (एल। एर्लबम एसोसिएट्स, महवा, एनजे) 2003)।

कोहेन ने आँकड़ों में अपना नाम अभी तक एक मनोवैज्ञानिक था; फिर भी यदि आप मल्टीवेरेट के सामाजिक मनोविज्ञान-केंद्रित उपचार चाहते हैं, तो एक मल्टीवेरेट रिग्रेशन तक सीमित नहीं है (हालाँकि यह निश्चित रूप से एनोवा और मैना पर निर्भर करता है, जिसे किसी तरह के बौद्धिक मानव आयोग द्वारा प्रतिबंधित किया जाना चाहिए), तो आपका सबसे अच्छा दांव जूड है , सीएम, मैक्लेलैंड, जीएच एंड रयान, सीएस डेटा विश्लेषण: एक मॉडल तुलना दृष्टिकोण, (रूटलेज / टेलर एंड फ्रांसिस, न्यूयॉर्क, एनवाई, 2008)। जुड में भी बहुभिन्नरूपी प्रतिगमन पर बहुत अच्छा अध्याय है जद में सीएम, हर रोज सामाजिक मनोविज्ञान में डेटा विश्लेषण: रैखिक मॉडल की तुलना। हैंडबुक ऑफ़ रिसर्च मेथड इन सोशल एंड पर्सनैलिटी साइकोलॉजी (एड। Reis, HT & Judd, CM) 370-392 (कैम्ब्रिज यूनिवर्सिटी प्रेस, न्यूयॉर्क, 2000)।

मैं सहमत हूँ कि गेलमैन, ए। और हिल, जे। डेटा विश्लेषण का उपयोग करके प्रतिगमन और बहुस्तरीय / पदानुक्रमित मॉडल, (कैम्ब्रिज यूनिवर्सिटी प्रेस, कैम्ब्रिज; न्यूयॉर्क, 2007), आश्चर्यजनक है, लेकिन यह वास्तव में पहले से ही आरामदायक किसी के लिए तैयार है / / बहुभिन्नरूपी प्रतिगमन की मूल बातें - यह मुख्य रूप से बहुस्तरीय मॉडलिंग के बारे में है। अवलोकन अध्ययन पद्धति पर भी ध्यान केंद्रित किया गया है - प्रायोगिक नहीं (इसके लिए जुड सबसे अच्छा है; कोहेन ठीक भी है।

यदि आप बहुभिन्नरूपी में बातचीत पर कुछ चाहते हैं - जो कि आप की संभावना है यदि आप प्रायोगिक तरीकों का उपयोग कर रहे हैं - तो सर्वश्रेष्ठ दो ग्रंथ हैं एइकेन, एलएस, पश्चिम, एसजी और रेनो, आरआर मल्टीपल रिग्रेशन: परीक्षण और इंटरप्रेटिंग इंटरेक्शन, (SBI सार्वजनिक योजना,) न्यूबरी पार्क, कैलिफ़ोर्निया, 1991) और जैकार्ड, जे। एंड तुरसी, आर। इंटरेक्शन इफेक्ट्स इन मल्टीपल रिग्रेशन, (सेज पब्लिकेशन्स, थाउज़ेंड ओक्स, कैलिफ़ोर्निया।, 2003)। (कोहेन और कोहेन और जुड दोनों इस विषय का उपचार करते हैं, हालांकि)

"मुक्त" पक्ष पर, आप शायद http://facademy.chass.ncsu.edu/garson/PA765/statnote.htm के बारे में जानते हैं

सलाह के अंतिम बिट: कभी भी अपने निरंतर चर को विभाजित न करें !!! यह आश्चर्यजनक है कि कितने सामाजिक मनोवैज्ञानिक, एनोवा के लिए उपयोग किए जाते हैं, अभी भी ऐसा करते हैं, क्योंकि वे मल्टीवेरेट तकनीकों का उपयोग करते हैं जैसे कि निरंतर विश्लेषण!

Answer 7

जेम्स लाटिन, जे डगलस कैरोल और पॉल ई ग्रीन द्वारा मल्टीवेरेट डेटा का विश्लेषण ।

Answer 8

Tabachnick को Google विद्वान पर सबसे अधिक उद्धृत किया गया है

अमेज़ॅन पर हेयर (6 वें संस्करण) की रेटिंग सबसे अधिक है (4.5 के ऊपर के स्कोर के साथ)

मैं बाल की सिफारिश करता हूं, जैसा कि मैंने इसे पढ़ा है, और यह सादे भाषा में लिखा गया है।

यदि आप एक विश्वविद्यालय में एक छात्र या कर्मचारी हैं, तो मैं देखूंगा कि क्या आपके स्कूल में स्प्रिंगरलिंक के साथ खाता है, क्योंकि हार्डल पुस्तक मुफ्त में वहां है।

Comments

मैं वास्तव में Tabachnick बल्कि अस्पष्ट पाया, यहां तक ​​कि उन विषयों के लिए भी जिनके बारे में मुझे काफी कुछ पता था। Univariate आँकड़े और डेटा सफाई पर परिचयात्मक सामान हालांकि बहुत अच्छा था

— Richiemorrisroe

Answer 9

हस्ती, टी।, तिबशीरानी, ​​आर। और फ्रीडमैन, जे।: "द एलिमेंट्स ऑफ़ स्टैटिस्टिकल लर्निंग: डेटा माइनिंग, इनविज़न एंड प्रेडिक्शन।", स्प्रिंगर ( पुस्तक मुख पृष्ठ )।

Answer 10

यदि आप पॉल हेविसन के वेबपेज को देखते हैं , तो आप मल्टीवेरेट स्टेटिस्टिक्स और आर पर उनकी मुफ्त पुस्तक पा सकते हैं । एक अन्य मुफ्त पुस्तक वोल्फगैंग हार्डले और लियोपोल्ड सिमर है। मैं जॉनसन और विचर्न के माध्यम से अपने तरीके से काम कर रहा हूं, एक ऐसी पुस्तक है जिसका उपयोग बीस वर्षों से अमेरिका में किया गया है; आपको यह पुस्तक खरीदनी होगी।

Answer 11

मेरे पसंदीदा में से एक लीजेंड्रे और लीजेंड्रे (2012) है। न्यूमेरिकल इकोलॉजी, तीसरा संस्करण ।

वे कई सांख्यिकीय विश्लेषणों को कवर करते हैं और बहुभिन्नरूपी विश्लेषणों पर उनकी जानकारी विशेष रूप से उत्कृष्ट है। इसके अलावा Rवे अपने द्वारा बनाए गए पैकेजों पर चर्चा करते हैं। निश्चित रूप से एक चाहिए!

एक अन्य उत्कृष्ट क्विन एंड केफ (2002) जीवविज्ञानियों के लिए प्रायोगिक डिजाइन और डेटा विश्लेषण है । यह मेरे द्वारा दिए गए लिंक पर भी स्वतंत्र रूप से उपलब्ध है!