Principal Component Analysis (Springer Series in Statistics)
Langue : anglais
Edité par Springer, 2002
- Livre relié
- Neuf

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- Titre
- Principal Component Analysis (Springer Series in Statistics)
- Auteur
- Jolliffe, I.T.
- Éditeur
- Springer
- Année de publication
- 2002
- État de l'article
- New
- Reliure
- Couverture rigide
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 0387954422
- ISBN à 13 chiffres
- 9780387954424
- Édition
- 2ème Édition
- Série
- Livre 61 sur 160: Springer Series in Statistics
« Synopsis » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
Revue de presse
"This is the bible of principal component analysis (PCA). This second edition of the book is nearly twice the length of the first. [Short Book Reviews, Vol.6, p.45] New material includes discussion of ordination methods linked to PCA, including biplots, determining the number of components to retain, extended discussion of outlier detection, stability, and sensitivity, simplifying PCAs to aid interpretation, time series data, size/shape data, and nonlinear PCA, including the Gifi system and neural networks, and other topics. As can be seen from this, the book is not a narrow discussion of PCA, but links it effectively and in an illuminating way to a wide variety of other multivariate statistical tools. Principal component analysis is the empirical manifestation of the eigen value-decomposition of a correlation or covariance matrix. The fact that a book of nearly 500 pages can be written on this, and noting the author's comment that 'it is certain that I have missed some topics, and my coverage of others will be too brief for the taste of some readers' drives home the extent to whch statistics exceeds mere mathematics. This book is an invaluable reference work and I am pleased to have it on my shelves. My only regret is that I probably will not have time to read it from cover to cover with the attention it deserves." --ISI Short Book Reviews
"This book is one of the very few texts entirely devoted to principal component analysis (PCA). The second edition is usefully expanded and updated from the first edition; thus it is very well worth considering this edition, even if one is familiar with the first. ... Very nice features are the carefully discussed links between PCA and related techniques ... . Throughout, numerous references to relevant literature are provided. This book will be useful as an introduction to PCA as well as a reference." --Marieke E. Timmerman, Journal of the American Statistical Association, 2004
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