Recommandations de livres pour l'analyse multivariée

Je souhaite obtenir des livres sur l'analyse multivariée et j'ai besoin de vos recommandations. Les livres gratuits sont toujours les bienvenus, mais si vous connaissez un excellent livre MVA non libre, veuillez le préciser.

Du haut de ma tête, je dirais que les livres à usage général suivants sont plutôt intéressants comme premier début:

• Izenman, J. Techniques statistiques multivariées modernes: régression, classification et apprentissage multiple . Springer. site Web compagnon
• Tinsley, H. et Brown, S. (2000). Manuel de statistiques multivariées appliquées et de modélisation mathématique . Presse académique.

Il existe également de nombreux manuels appliqués, comme

• Everitt, BS (2005). Un compagnon R et S-Plus® pour l'analyse multivariée . Springer. site Web compagnon

Il est difficile de vous suggérer des livres spécifiques car il y en a beaucoup qui sont spécifiques à un domaine (par exemple les sciences sociales, l'apprentissage automatique, les données catégorielles, les données biomédicales).

Presque la même question a été posée récemment sur le serveur de listes ISOSTAT (fréquenté par des professeurs d'université):

Si vous aviez un solide étudiant de premier cycle qui souhaitait en savoir plus sur les différentes méthodes multivariées (par exemple PCA, MANOVA, analyse discriminante, ...), existe-t-il un bon livre accessible que vous pourriez recommander d'acheter?

Voici les réponses:

• Peut-être « appliquée multivariée analyse des données », 2e édition, par Everitt, B. et Dunn, G . (2001), publié par Arnold. [Roger Johnson]

• Rencher de méthodes d'analyse multivariée est une excellente ressource. Je pense qu'un solide étudiant de premier cycle pourrait saisir le matériel. [Philip Yates]. J'aime l'approche de Rencher. Il offre une bonne intuition et des exemples. Mais l'algèbre matricielle peut devenir assez épaisse; Je ne suis pas sûr que "accessible" soit un adjectif que j'utiliserais. Néanmoins, j'ai enseigné au premier cycle avec succès avec son livre. Sa deuxième édition est une bonne amélioration par rapport à la première. [Paul Velleman]

• Statistiques multivariées appliquées par Johnson et Wichern . [Brad Hartlaub]

• Je n'y ai pas fait grand chose, mais j'aime l'idée d'utiliser des techniques modernes et des ensembles de données modernes: Modern Multivariate Statistical Techniques par Alan Julian Izenman . (Je possède le livre, il contient les sujets que vous recherchez et le texte semble accessible.) [Johanna Hardin]

Voici quelques-uns de mes livres sur ce domaine (par ordre alphabétique).

• AFIFI, A., CLARK, V. Analyse multivariée assistée par ordinateur. CHAPMAN & HALL, 2000
• AGRESTI, A. Analyse de données catégoriques. WILEY, 2002
• HAIR, Analyse de données multivariées. 6e éd.
• ΗÄRDLE, W., SIMAR, L. Analyse statistique multivariée appliquée. SPRINGER, 2007.
• HARLOW, L. L'essence de la pensée multivariée. LAWRENCE ERLBAUM ASSOCIATES, INC., 2005
• GELMAN, A., HILL, J. Analyse des données à l'aide de modèles de régression et multiniveaux / hiérarchiques. PRESSE UNIVERSITAIRE DE CAMBRIDGE, 2007.
• IZENMAN, AJ Techniques statistiques modernes multivariées. SPRINGER, 2008
• RENCHER, A. Méthodes d'analyse multivariée. DEUXIÈME ÉD., WILEY-INTERSCIENCE, 2007
• TABACHNICK B., FIDELL, L. Utilisation de statistiques multivariées. 5e éd. Éducation Pearson. Inc, 2007.
• TIMM, N. Analyse multivariée appliquée. SPRINGER, 2002
• YANG, K., TREWN, J. Méthodes statistiques multivariées en gestion de la qualité. MCGRAW-HILL, 2004

JOHNSON R., WICHERN D., Analyse statistique multivariée appliquée , est ce que nous avons utilisé dans notre classe multivariée de premier cycle à UC Davis, et il fait un très bon travail (bien que ce soit un peu cher).

"Une introduction à l'analyse statistique multivariée" Troisième édition par TW Anderson. Série Wiley dans Probability and Statistics.

Le meilleur texte de base sur la régression multivariée est (encore) Cohen, J., Cohen, P., West, SG & Aiken, LS Applied Multiple Regression / Correlation Analysis for the Behavioral Sciences, (L.Erlbaum Associates, Mahwah, NJ, 2003).

Cohen s'est fait connaître dans les statistiques mais était psychologue; toujours si vous voulez un traitement multivarié axé sur la psychologie sociale, qui ne se limite pas à la régression multivariée (bien qu'il la favorise définitivement par rapport à ANOVA & MANOVA, qui devrait être interdite par une sorte de Commission intellectuelle des droits de l'homme), alors votre meilleur pari est Judd , CM, McClelland, GH & Ryan, CS Data analysis: a model comparison approach, (Routledge / Taylor et Francis, New York, NY, 2008). Judd a également un très très bon chapitre sur la régression multivariée dans Judd, CM Everyday Data Analysis in Social Psychology: Comparisons of Linear Models. dans le Manuel des méthodes de recherche en psychologie sociale et de la personnalité (éd. Reis, HT & Judd, CM) 370-392 (Cambridge University Press, New York, 2000).

Je conviens que Gelman, A. & Hill, J.Analyse de données utilisant la régression et les modèles multiniveaux / hiérarchiques, (Cambridge University Press, Cambridge; New York, 2007), est incroyable, mais il est vraiment plus adapté à quelqu'un qui est déjà à l'aise avec bases de la régression multivariée - il s'agit principalement de la modélisation à plusieurs niveaux. Est également axé sur la méthodologie de l'étude observationnelle - non expérimentale (Judd est le meilleur pour cela; Cohen est d'accord aussi.

Si vous voulez quelque chose sur les interactions multivariées - ce que vous voudrez probablement si vous utilisez des méthodes expérimentales - alors les deux meilleurs textes sont Aiken, LS, West, SG & Reno, RR Regression multiple: Testing and Interpreting Interactions, (Sage Publications, Newbury Park, Californie, 1991) & Jaccard, J. & Turrisi, R. Interaction Effects in Multiple Regression, (Sage Publications, Thousand Oaks, Californie, 2003). (Cependant, Cohen et Cohen et Judd traitent ce sujet.)

Du côté "gratuit", vous connaissez probablement http://faculty.chass.ncsu.edu/garson/PA765/statnote.htm

Dernier conseil: ne divisez jamais vos variables continues !!! Il est étonnant de voir combien de psychologues sociaux, habitués à l'ANOVA, le font encore alors qu'ils utilisent des techniques multivariées telles que l'analyse de régression!

Analyse de données multivariées par James Lattin, J Douglas Carroll et Paul E Green.

Tabachnick est le plus cité sur Google Scholar

Hair (6th ed) a le plus de notes (avec un score supérieur à 4,5) sur Amazon

Je recommande Hair, comme je l'ai lu, et il est écrit en langage simple.

Si vous êtes étudiant ou membre du personnel d'une université, je verrais si votre école a un compte avec SpringerLink, car le livre Hardle est disponible gratuitement.

Hastie, T., Tibshirani, R. et Friedman, J .: "The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction.", Springer ( page d'accueil du livre )

Si vous regardez la page web de Paul Hewison , vous pouvez trouver son livre gratuit sur multivariée Statistiques et R . Un autre livre gratuit est de Wolfgang Hardle et Leopold Simar. Je me suis frayé un chemin à travers Johnson and Wichern, un livre utilisé aux États-Unis depuis plus de vingt ans; vous devrez acheter ce livre.

L'un de mes préférés est Legendre & Legendre (2012). Écologie numérique, 3e édition .

Ils couvrent de nombreuses analyses statistiques et leurs informations sur les analyses multivariées sont particulièrement excellentes. De plus, ils discutent des Rpackages qu'ils ont créés. Certainement un must!

Un autre excellent est Quinn et Keough (2002) Conception expérimentale et analyse de données pour les biologistes . Il est également disponible gratuitement sur le lien que j'ai fourni!