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A First Course in Multivariate Statistics (Springer Texts in Statistics) - Tapa dura

 
9780387982069: A First Course in Multivariate Statistics (Springer Texts in Statistics)
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Book by Flury Bernard

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From a review:

JOURNAL OF THE AMERICAN STATISTICAL ASSOCIATION

"... is actually a very unique book that differs considerably from other multivariate texts. Flury should be applauded for his intention and effort to produce a new type of multivariate book that is neither a comprehensive theoretical treatise nor an encyclopedic methods cookbook. ... it is a welcome addition to the multivariate statistics literature. This is a well-written book with vivid and lively discussions."

Reseña del editor:
A comprehensive and self-contained introduction to the field, carefully balancing mathematical theory and practical applications. It starts at an elementary level, developing concepts of multivariate distributions from first principles. After a chapter on the multivariate normal distribution reviewing the classical parametric theory, methods of estimation are explored using the plug-in principles as well as maximum likelihood. Two chapters on discrimination and classification, including logistic regression, form the core of the book, followed by methods of testing hypotheses developed from heuristic principles, likelihood ratio tests and permutation tests. Finally, the powerful self-consistency principle is used to introduce principal components as a method of approximation, rounded off by a chapter on finite mixture analysis.

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  • EditorialSpringer-Verlag New York Inc.
  • Año de publicación1997
  • ISBN 10 038798206X
  • ISBN 13 9780387982069
  • EncuadernaciónTapa dura
  • Número de páginas715

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ISBN 10:  1441931139 ISBN 13:  9781441931139
Editorial: Springer, 2010
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Flury, Bernard
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Descripción Buch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This is author-approved bcc: Multivariate statistical methods have evolved from the pioneering work of Fisher, Pearson, Hotelling,and others, motivated by practical problems in biological and other sciences. In the past fifty years the field has grown rapidly, largely due to the availability of computers that make the calculations feasible. This book gives a comprehensive and self-contained introduction, carefully balancing mathematical theory and practical applications. 'A First Course in Multivariate Statistics' starts at an elementary level, developing concepts of multivariate distributions from first principles. A chapter on the multivariate normal distribution reviews the classical parametric theory. Methods of estimation are explored using the plug-in principles as well as maximum likelihood. Two chapters on discrimination and classification, including logistic regression, are at the core of the book. Methods of testing hypotheses are developed from heuristic principles, followed by likelihood ratio tests and permutation tests. The powerful self- consistency principle is used to introduce principal components as a method of approximation. The book concludes with a chapter on finite mixture analysis, a topic of great practical and theoretical importance. Unique features of 'A First Course in Multivariate Statistics' include the presentation of the EM algorithm for maximum likelihood estimation with incomplete data, resampling based methods of testing, a brief introduction to the theory of elliptical distributions, and a comparison of linear and quadratic classification rules. Examples from biology, anthropology, chemistry, and other area are worked out. 736 pp. Englisch. Nº de ref. del artículo: 9780387982069

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Descripción Gebunden. Condición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. * Begins at the elementary level, presenting the first principles of multivariate distributions * Includes cutting-edge topics such as the EM algorithm and principal component analysis * Examples from biology, anthropology, chemistry, and other areas are wo. Nº de ref. del artículo: 5913201

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Descripción Buch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This is author-approved bcc: Multivariate statistical methods have evolved from the pioneering work of Fisher, Pearson, Hotelling,and others, motivated by practical problems in biological and other sciences. In the past fifty years the field has grown rapidly, largely due to the availability of computers that make the calculations feasible. This book gives a comprehensive and self-contained introduction, carefully balancing mathematical theory and practical applications. 'A First Course in Multivariate Statistics' starts at an elementary level, developing concepts of multivariate distributions from first principles. A chapter on the multivariate normal distribution reviews the classical parametric theory. Methods of estimation are explored using the plug-in principles as well as maximum likelihood. Two chapters on discrimination and classification, including logistic regression, are at the core of the book. Methods of testing hypotheses are developed from heuristic principles, followed by likelihood ratio tests and permutation tests. The powerful self- consistency principle is used to introduce principal components as a method of approximation. The book concludes with a chapter on finite mixture analysis, a topic of great practical and theoretical importance. Unique features of 'A First Course in Multivariate Statistics' include the presentation of the EM algorithm for maximum likelihood estimation with incomplete data, resampling based methods of testing, a brief introduction to the theory of elliptical distributions, and a comparison of linear and quadratic classification rules. Examples from biology, anthropology, chemistry, and other area are worked out. Nº de ref. del artículo: 9780387982069

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