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非线性多元分析。 (英语) Zbl 0697.62048号

概率与数理统计中的威利级数奇切斯特等:约翰·威利父子公司。xx,579页,34.95英镑(1990年)。
吉菲是一群荷兰统计学家和数据分析师的绰号。他们开发了一套方法来分析混合类型的多元数据,即名义、序数和度量尺度的数据,并遵循一些被称为Gifi哲学的准则。经过多次单独出版和广泛发行初版之后,吉菲的作品终于问世了。
作为一个定义,多元分析(MVA)研究相关随机变量系统或来自此类系统的随机样本。因此,人们认为,考虑到一些最常见的MVA问题,可以从模型或数据开始(不考虑任何模型)。如果结果在所有一对一非线性变换下不变,则称MVA为非线性。为了实现这一点,本文提出的技术从指标矩阵开始,指标矩阵是将数据转换为名义规模的一种形式。
本书围绕MVA的各种关键技术进行组织。它们是通过计算机程序及其产生的输出类型识别出来的,这比通常做的要多得多。这里讨论的技术非常重视几何,因为它们可以制作数据图片。
齐性分析、非线性主成分分析、非线性广义规范分析、非线性规范相关分析、多维标度和对应分析是提出这些技术的章节的标题。另外还有一些章节涉及理论基础。最后,通过一些大型实例的讨论,给出了布丁的证明。
审核人:R.Schlittgen公司

MSC公司:

62H25个 因子分析和主成分;对应分析
62-02 与统计有关的研究展览(专著、调查文章)
62H30型 分类和区分;聚类分析(统计方面)
62小时99 多元分析
62-07 数据分析(统计)(MSC2010)
62时20分 关联度量(相关性、典型相关性等)
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