Recomendaciones de libros para análisis multivariante

26

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.

aL3xa
fuente
¿Hasta qué punto desea: (a) rigor matemático; (b) aplicaciones en software particular (por ejemplo, R, SPSS, SAS, etc.); (c) aplicaciones específicas de dominio?
Jeromy Anglim
Jeromy, permíteme tomar todo esto de un solo golpe: soy estudiante de psicología. Y creo que está familiarizado con los antecedentes estadísticos requeridos ... Entonces ... =) (Estoy bien con R y SPSS ... pero R tiene una mayor prioridad)
aL3xa

Respuestas:

14

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

También hay muchos libros de texto aplicados, como

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

chl
fuente
¿Por qué el libro de Tinsley? Ninguna crítica en Amazon sugiere que no sea un gran vendedor o que sea particularmente bueno.
Neil McGuigan el
Solo porque es el único libro que conozco que combina análisis exploratorio de MV, modelado estadístico y psicometría. Quizás no sea el mejor en realidad, pero sí interesante.
chl
Lo considero uno de los 4 o 5 libros más importantes que tengo.
rolando2
¿Puedes comentar de alguna manera sobre los ejercicios de estos libros? Quiero mejorar algunos ejercicios de un libro de texto con prejuicios matemáticos a nivel de posgrado. Gracias.
ziyuang
10

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]

whuber
fuente
(+1) Me gusta el primero, y especialmente el último (más o menos lo mismo que los Elementos de aprendizaje estadístico , por Hastie y col., Pero con otros ejemplos y una discusión de biplots y análisis de correspondencia).
chl
+1 por mencionar el libro de Rencher. Es fantástico, y también tiene un capítulo para álgebra matricial y matemáticas de fondo requeridas.
aL3xa
+1 para Everitt & Dunn, lo usamos para una clase conjunta de pregrado / posgrado y fue bastante bueno, agradable y directo.
JMS
8

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
George Dontas
fuente
¿Recomiendas leerlos todos? :)
robin girard
3
En psicología, el libro Tabachnik & Fidell tiene una muy buena reputación. Es muy comprensible y aplicado y no demasiado matemático. Sin embargo, los ejemplos solo están en SPSS o SAS (¡no R!). Pero si su problema está cubierto allí, definitivamente lo resolverá con el libro. Lo recomiendo como un buen punto de partida. No me gusta el libro Hair (mismo nivel que Tabachnik y Fidell, pero peor). Y tienes que AMAR al Gelman. Sin embargo, es más complicado.
Henrik
3
HAIR et al es bueno si no te gustan las matemáticas y quieres un proceso paso a paso. Es popular en las escuelas de administración y negocios. Si puede manejar las matemáticas, Hair et al. Pueden parecer detalladas. Tabachnick y Fidell son populares en psicología. Está claramente escrito y contiene algunas matemáticas. Sin embargo, si desea un tratamiento matemático riguroso, buscaría un libro adicional para complementarlo.
Jeromy Anglim
7

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

Anusha
fuente
¿Cómo piensas sobre los problemas internos? Debo ser dueño de esto y quiero hacer algunos ejercicios para mejorar.
ziyuang
6

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!

dmk38
fuente
4

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.

Neil McGuigan
fuente
En realidad, encontré a Tabachnick bastante confuso, incluso para temas que conocía bastante. El material introductorio sobre las estadísticas univariantes y depuración de los datos era muy bueno
richiemorrisroe
4

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

Andre Holzner
fuente
4

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.

esquema
fuente