Exploring Multivariate Data with the Forward Search - Couverture souple
Livre 72 sur 160: Springer Series in Statistics
Synopsis
This book is concerned with data in which the observations are independent and in which the response is multivariate.
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Exploring Multivariate Data with the Forward Search (Springer Series in Statistics)
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Exploring Multivariate Data with the Forward Search
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Springer New York, 2010
ISBN 10 : 1441923535
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Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Companion book to Robust Diagnostic Regression Analysis (ISBN 0-387-95017-6) published by Springer in 2000This book is concerned with data in which the observations are independent and in which the response is multivariat. N° de réf. du vendeur 4172870
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Exploring Multivariate Data with the Forward Search
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Springer New York Dez 2010, 2010
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book is concerned with data in which the observations are independent and in which the response is multivariate. Companion book to Robust Diagnostic Regression Analysis (ISBN 0-387-95017) published by Springer in 2000. 648 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9781441923530
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Taschenbuch. Etat : Neu. Exploring Multivariate Data with the Forward Search | Anthony C. Atkinson (u. a.) | Taschenbuch | xxiv | Englisch | 2010 | Springer | EAN 9781441923530 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu. N° de réf. du vendeur 107253079
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Why We Wrote This Book This book is about using graphs to explore and model continuous multi variate data. Such data are often modelled using the multivariate normal distribution and, indeed, there is a literatme of weighty statistical tomes presenting the mathematical theory of this activity. Our book is very dif ferent. Although we use the methods described in these books, we focus on ways of exploring whether the data do indeed have a normal distribution. We emphasize outlier detection, transformations to normality and the de tection of clusters and unsuspected influential subsets. We then quantify the effect of these departures from normality on procedures such as dis crimination and duster analysis. The normal distribution is central to our book because, subject to our exploration of departures, it provides useful models for many sets of data. However, the standard estimates of the parameters, especially the covari ance matrix of the observations, are highly sensitive to the presence of outliers. This is both a blessing and a curse. It is a blessing because, if we estimate the parameters with the outliers excluded, their effect is appre ciable and apparent if we then include them for estimation. It is however a curse because it can be hard to detect which observations are outliers. We use the forward search for this purpose.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 648 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9781441923530
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Taschenbuch. Etat : Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Why We Wrote This Book This book is about using graphs to explore and model continuous multi variate data. Such data are often modelled using the multivariate normal distribution and, indeed, there is a literatme of weighty statistical tomes presenting the mathematical theory of this activity. Our book is very dif ferent. Although we use the methods described in these books, we focus on ways of exploring whether the data do indeed have a normal distribution. We emphasize outlier detection, transformations to normality and the de tection of clusters and unsuspected influential subsets. We then quantify the effect of these departures from normality on procedures such as dis crimination and duster analysis. The normal distribution is central to our book because, subject to our exploration of departures, it provides useful models for many sets of data. However, the standard estimates of the parameters, especially the covari ance matrix of the observations, are highly sensitive to the presence of outliers. This is both a blessing and a curse. It is a blessing because, if we estimate the parameters with the outliers excluded, their effect is appre ciable and apparent if we then include them for estimation. It is however a curse because it can be hard to detect which observations are outliers. We use the forward search for this purpose. N° de réf. du vendeur 9781441923530
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