La geometria della statistica multivariata

Recensioni dei lettori

Il libro offre una prospettiva geometrica sulla statistica, in particolare sull'analisi di regressione e sulla statistica multivariata, rendendo i concetti complessi più accessibili e intuitivi. È molto apprezzato per la sua chiarezza, eleganza e capacità di collegare l'algebra lineare ai concetti statistici. Tuttavia, per una migliore comprensione, si raccomanda di avere una certa familiarità con le operazioni matriciali prima di addentrarsi nel libro.

⬤ Fornisce una comprensione geometrica chiara e intuitiva della statistica
⬤ eccellente per gli studenti visivi
⬤ ben scritto e facile da leggere
⬤ adatto sia al livello base che a quello intermedio
⬤ migliora la comprensione concettuale di idee complesse
⬤ collega l'algebra lineare con applicazioni statistiche pratiche.

⬤ Da utilizzare preferibilmente dopo aver affrontato le operazioni matriciali e i testi standard
⬤ richiede una certa conoscenza preliminare della geometria dell'algebra lineare
⬤ non può sostituire i testi completi sulla regressione.

(basato su 9 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

The Geometry of Multivariate Statistics

Contenuto del libro:

L'approccio tradizionale allo sviluppo della teoria statistica multivariata è di tipo algebrico. Gli insiemi di osservazioni sono rappresentati da matrici, le combinazioni lineari sono formate da queste matrici moltiplicandole per matrici di coefficienti e le statistiche utili sono trovate imponendo vari criteri di ottimizzazione a queste combinazioni.

L'algebra delle matrici è il veicolo per questi calcoli. Un secondo approccio è di tipo computazionale. Poiché molti utenti ritengono di non dover conoscere le basi matematiche delle tecniche, purché abbiano un modo per trasformare i dati in risultati, i calcoli possono essere eseguiti da un pacchetto di programmi informatici scritti da altri.

Un approccio da questa prospettiva enfatizza il modo in cui vengono utilizzati i pacchetti di computer e di solito è abbinato a regole che consentono di estrarre i numeri più importanti dall'output e di interpretarli. Per quanto entrambi gli approcci siano utili, soprattutto se combinati, possono trascurare un aspetto importante dell'analisi multivariata.

Per applicarla correttamente, è necessario un modo per concettualizzare le relazioni multivariate che esistono tra le variabili. Questo libro è stato concepito per aiutare il lettore a sviluppare un modo di pensare alla statistica multivariata e a comprendere in modo più ampio e intuitivo cosa fanno le procedure e come si interpretano i risultati.

Presentando le procedure più importanti della teoria statistica multivariata in modo geometrico, l'autore spera che questa enfasi sulla geometria dia al lettore un quadro coerente in cui tutte le tecniche multivariate si inseriscono.