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Timm, Neil H. Applied Multivariate Analysis ISBN 13 : 9780387953472

Applied Multivariate Analysis - Couverture rigide

 
9780387953472: Applied Multivariate Analysis

Synopsis

This book will present the latest theoretical and practical developments in multivariate analysis, with an emphasis on applications to social science.

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À propos de l?auteur

"This book is more than an up-to-date textbook on multivariate analysis. It could enable SAS users to take full and informed advantage of the many options offered in the SAS procedures. For non-SAS users, the clear statement of the models should enable them to fit and interpret them with other software."

ISI Short Book Reviews, Vol. 23/2, August 2003

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9781441929631: Applied Multivariate Analysis

Edition présentée

ISBN 10 :  1441929630 ISBN 13 :  9781441929631
Editeur : Springer, 2013
Couverture souple

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Neil H Timm
Edité par Springer June 2002, 2002
ISBN 10 : 0387953477 ISBN 13 : 9780387953472
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Timm, Neil H.
Edité par Springer, 2002
ISBN 10 : 0387953477 ISBN 13 : 9780387953472
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Edité par Springer, 2002
ISBN 10 : 0387953477 ISBN 13 : 9780387953472
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Edité par Springer, 2002
ISBN 10 : 0387953477 ISBN 13 : 9780387953472
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Edité par Springer, 2002
ISBN 10 : 0387953477 ISBN 13 : 9780387953472
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Edité par Springer, 2002
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Neil H. Timm
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Hardcover. Etat : new. Hardcover. Univariate statistical analysis is concerned with techniques for the analysis of a single random variable. This book is about applied multivariate analysis. It was written to p- vide students and researchers with an introduction to statistical techniques for the ana- sis of continuous quantitative measurements on several random variables simultaneously. While quantitative measurements may be obtained from any population, the material in this text is primarily concerned with techniques useful for the analysis of continuous obser- tions from multivariate normal populations with linear structure. While several multivariate methods are extensions of univariate procedures, a unique feature of multivariate data an- ysis techniques is their ability to control experimental error at an exact nominal level and to provide information on the covariance structure of the data. These features tend to enhance statistical inference, making multivariate data analysis superior to univariate analysis. While in a previous edition of my textbook on multivariate analysis, I tried to precede a multivariate method with a corresponding univariate procedure when applicable, I have not taken this approach here. Instead, it is assumed that the reader has taken basic courses in multiple linear regression, analysis of variance, and experimental design. While students may be familiar with vector spaces and matrices, important results essential to multivariate analysis are reviewed in Chapter 2. I have avoided the use of calculus in this text. This book will present the latest theoretical and practical developments in multivariate analysis, with an emphasis on applications to social science. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability. N° de réf. du vendeur 9780387953472

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