Capire le matrici di correlazione

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Titolo originale:

Understanding Correlation Matrices

Contenuto del libro:

Le matrici di correlazione (insieme alle loro controparti non standardizzate, le matrici di covarianza) sono alla base della maggior parte dei metodi statistici utilizzati oggi dai ricercatori. Una matrice di correlazione è più di una matrice piena di coefficienti di correlazione.

Il valore di una correlazione nella matrice pone dei vincoli sui valori delle altre e le implicazioni multivariate di questa affermazione sono uno dei temi principali del volume. Alexandria Hadd e Joseph Lee Rodgers trattano molte caratteristiche delle matrici di correlazione, compresi i test di ipotesi statistica, il loro ruolo nell'analisi dei fattori e nella modellazione delle equazioni strutturali e gli approcci grafici.

Illustrano la discussione con un'ampia gamma di esempi vivaci, tra cui le correlazioni tra l'intelligenza misurata a diverse età fino all'adolescenza, le correlazioni tra le caratteristiche di un Paese, come la spesa sanitaria pubblica, l'aspettativa di vita per la salute e la mortalità degli adulti, le correlazioni tra il benessere e le statistiche vitali a livello statale, le correlazioni tra la composizione razziale delle città e le squadre sportive professionistiche e le correlazioni tra le intenzioni di avere figli e gli esiti della gravidanza nel corso della vita riproduttiva. Questo volume può essere utilizzato efficacemente in diverse discipline, sia nelle aule di statistica per laureati che per diplomati, e anche nel laboratorio di ricerca.