Recomendaciones de libros para análisis multivariante

Estoy interesado en obtener algunos libros sobre análisis multivariante y necesito sus recomendaciones. Los libros gratuitos siempre son bienvenidos, pero si conoce algún gran libro MVA no gratuito, por favor, dígalo.

Fuera de mi cabeza, diría que los siguientes libros de propósito general son bastante interesantes como primer comienzo:

• Izenman, J. Técnicas estadísticas multivariantes modernas: regresión, clasificación y aprendizaje múltiple . Saltador. sitio web complementario
• Tinsley, H. y Brown, S. (2000). Manual de Estadística Multivariada Aplicada y Modelado Matemático . Prensa Académica

También hay muchos libros de texto aplicados, como

• Everitt, BS (2005). Un compañero R y S-Plus® para el análisis multivariante . Saltador. sitio web complementario

Es difícil sugerirle libros específicos, ya que hay muchos que son específicos del dominio (por ejemplo, ciencias sociales, aprendizaje automático, datos categóricos, datos biomédicos).

Casi la misma pregunta se hizo recientemente en el servidor de listas ISOSTAT (frecuentado por profesores universitarios):

Si tenía un estudiante universitario fuerte que estaba interesado en aprender sobre varios métodos multivariados (por ejemplo, PCA, MANOVA, análisis discriminante, ...) ¿hay algún libro bueno y accesible que pueda recomendarle que compre?

Aquí están las respuestas:

• Tal vez " Análisis multivariado de datos Aplicada ", segunda edición, de Everitt, B. y Dunn, G . (2001), publicado por Arnold. [Roger Johnson]

• Los métodos de análisis multivariante de Rencher son un gran recurso. Creo que un estudiante universitario fuerte podría comprender el material. [Philip Yates]. Soy aficionado al enfoque de Rencher. Ofrece buena intuición y ejemplos. Pero el álgebra matricial puede volverse bastante gruesa; No estoy seguro de que "accesible" sea un adjetivo que usaría. Sin embargo, he enseñado a estudiantes universitarios con éxito con su libro. Su segunda edición es una buena mejora sobre la primera. [Paul Velleman]

• Estadística multivariada aplicada por Johnson y Wichern . [Brad Hartlaub]

• No he hecho mucho con eso, pero me gusta la idea de usar técnicas modernas y conjuntos de datos modernos: Técnicas estadísticas multivariadas modernas de Alan Julian Izenman . (Soy dueño del libro, tiene los temas que estás buscando y el texto parece accesible). [Johanna Hardin]

Aquí están algunos de mis libros en ese campo (en orden alfabético).

• AFIFI, A., CLARK, V. Análisis multivariado asistido por computadora. CHAPMAN & HALL, 2000
• AGRESTI, A. Análisis de datos categóricos. WILEY, 2002
• PELO, Análisis de datos multivariados. 6ta ed.
• ΗÄRDLE, W., SIMAR, L. Análisis estadístico multivariado aplicado. SPRINGER, 2007.
• HARLOW, L. La esencia del pensamiento multivariante. LAWRENCE ERLBAUM ASSOCIATES, INC., 2005
• GELMAN, A., HILL, J. Análisis de datos mediante regresión y modelos multinivel / jerárquicos. PRENSA UNIVERSITARIA CAMBRIDGE, 2007.
• IZENMAN, AJ Técnicas estadísticas modernas multivariantes. PRIMAVERA, 2008
• RENCHER, A. Métodos de análisis multivariante. SEGUNDO ED., WILEY-INTERSCIENCE, 2007
• TABACHNICK B., FIDELL, L. Uso de estadísticas multivariantes. 5ta ed. Educación Pearson. Inc, 2007.
• TIMM, N. Análisis multivariado aplicado. PRIMAVERA, 2002
• YANG, K., TREWN, J. Métodos estadísticos multivariados en la gestión de la calidad. MCGRAW-HILL, 2004

JOHNSON R., WICHERN D., Análisis estadístico multivariado aplicado , es lo que utilizamos en nuestra clase multivariante de pregrado en UC Davis, y hace un trabajo bastante bueno (aunque es un poco caro).

"Una introducción al análisis estadístico multivariante" Tercera edición por TW Anderson. Serie Wiley en Probabilidad y Estadística.

Sin lugar a dudas, el mejor texto básico sobre regresión multivariada es (todavía) Cohen, J., Cohen, P., West, SG y Aiken, LS Análisis de regresión múltiple / correlación aplicada para las ciencias del comportamiento, (L. Erlbaum Associates, Mahwah, NJ, 2003).

Cohen se hizo un nombre en las estadísticas pero era psicólogo; Aún así, si desea un tratamiento multivariado centrado en la psicología social, uno no se limite a la regresión multivariada (aunque definitivamente lo favorece sobre ANOVA y MANOVA, que debería estar prohibido por algún tipo de Comisión de Derechos Humanos Intelectual), entonces su mejor apuesta es Judd , CM, McClelland, GH y Ryan, CS Análisis de datos: un enfoque de comparación de modelos (Routledge / Taylor and Francis, Nueva York, NY, 2008). Judd también tiene un capítulo muy bueno sobre regresión multivariante en Judd, CM Everyday Data Analysis in Social Psychology: Comparisons of Linear Models. en Manual de métodos de investigación en psicología social y de la personalidad (eds. Reis, HT & Judd, CM) 370-392 (Cambridge University Press, Nueva York, 2000).

Estoy de acuerdo en que Gelman, A. & Hill, J. Análisis de datos usando regresión y modelos jerárquicos / multinivel (Cambridge University Press, Cambridge; Nueva York, 2007) es increíble, pero está más orientado a alguien que ya se siente cómodo conceptos básicos de regresión multivariante: se trata principalmente de modelado multinivel. También se centra en la metodología de estudio observacional, no experimental (Judd es lo mejor para eso; Cohen también está bien.

Si desea algo sobre las interacciones en multivariante, lo que probablemente querrá si está utilizando métodos experimentales, los dos mejores textos son Aiken, LS, West, SG y Reno, RR Regresión múltiple: Pruebas e interpretación de interacciones, (Sage Publications, Newbury Park, California, 1991) y Jaccard, J. y Turrisi, R. Efectos de interacción en regresión múltiple (Sage Publications, Thousand Oaks, California, 2003). (Sin embargo, tanto Cohen como Cohen y Judd tratan este tema).

En el lado "libre", probablemente conozca http://faculty.chass.ncsu.edu/garson/PA765/statnote.htm

Último consejo: ¡nunca dividas tus variables continuas! ¡Es sorprendente la cantidad de psicólogos sociales, acostumbrados a ANOVA, que todavía hacen esto incluso cuando utilizan técnicas multivariantes como el análisis de regresión!

Análisis de datos multivariados por James Lattin, J Douglas Carroll y Paul E Green.

Tabachnick es el más citado en Google Scholar

Hair (sexta edición) tiene la mayor cantidad de calificaciones (con una puntuación superior a 4.5) en Amazon

Recomiendo Hair, tal como lo he leído, y está escrito en lenguaje sencillo.

Si eres estudiante o personal de una universidad, entonces vería si tu escuela tiene una cuenta con SpringerLink, ya que el libro Hardle está allí de forma gratuita.

Hastie, T., Tibshirani, R. y Friedman, J .: "Los elementos del aprendizaje estadístico: minería de datos, inferencia y predicción", Springer ( página de inicio del libro )

Si nos fijamos en la página web de Paul Hewison , puede encontrar su libro gratis sobre Multivariante Estadística y R . Otro libro gratuito es de Wolfgang Hardle y Leopold Simar. He estado trabajando en Johnson and Wichern, un libro que ha sido usado en los Estados Unidos por más de veinte años; Tendrás que comprar este libro.

Uno de mis favoritos es Legendre & Legendre (2012). Ecología Numérica, 3ra edición .

Cubren muchos análisis estadísticos y su información sobre análisis multivariados es particularmente excelente. Además, discuten los Rpaquetes que crearon. Definitivamente un deber!

Otro excelente es Quinn & Keough (2002) Diseño experimental y análisis de datos para biólogos . ¡También está disponible gratuitamente en el enlace que proporcioné!