Ocena:
Książka oferuje geometryczne spojrzenie na statystykę, w szczególności analizę regresji i statystykę wielowymiarową, czyniąc złożone koncepcje bardziej przystępnymi i intuicyjnymi. Jest bardzo chwalona za przejrzystość, elegancję i zdolność łączenia algebry liniowej z koncepcjami statystycznymi. Zaleca się jednak zaznajomienie się z operacjami na macierzach przed zagłębieniem się w książkę, aby jak najlepiej ją zrozumieć.
Zalety:⬤ Zapewnia jasne i intuicyjne geometryczne zrozumienie statystyki
⬤ doskonały dla osób uczących się wizualnie
⬤ dobrze napisany i łatwy w czytaniu
⬤ odpowiedni zarówno dla poziomu podstawowego, jak i średnio zaawansowanego
⬤ poprawia konceptualne zrozumienie złożonych idei
⬤ łączy algebrę liniową z praktycznymi zastosowaniami statystycznymi.
⬤ Najlepiej używać po zapoznaniu się z operacjami na macierzach i standardowymi tekstami
⬤ wymaga pewnej wcześniejszej znajomości geometrii algebry liniowej
⬤ nie może zastąpić kompleksowych tekstów dotyczących regresji.
(na podstawie 9 opinii czytelników)
The Geometry of Multivariate Statistics
Tradycyjne podejście do rozwijania wielowymiarowej teorii statystycznej jest algebraiczne. Zestawy obserwacji są reprezentowane przez macierze, kombinacje liniowe są tworzone z tych macierzy poprzez pomnożenie ich przez macierze współczynników, a użyteczne statystyki są znajdowane poprzez nałożenie różnych kryteriów optymalizacji na te kombinacje.
Algebra macierzy jest narzędziem do tych obliczeń. Drugie podejście jest obliczeniowe. Ponieważ wielu użytkowników uważa, że nie muszą znać matematycznych podstaw technik, o ile mają sposób na przekształcenie danych w wyniki, obliczenia mogą być wykonywane przez pakiet programów komputerowych napisanych przez kogoś innego.
Podejście z tej perspektywy kładzie nacisk na sposób korzystania z pakietów komputerowych i jest zwykle połączone z regułami, które pozwalają wyodrębnić najważniejsze liczby z danych wyjściowych i zinterpretować je. Oba podejścia są użyteczne - szczególnie w połączeniu - ale mogą pomijać ważny aspekt analizy wielowymiarowej.
Aby poprawnie ją zastosować, potrzebny jest sposób na konceptualizację wielowymiarowych relacji, które istnieją między zmiennymi. Książka ta ma na celu pomóc czytelnikowi rozwinąć sposób myślenia o statystyce wielowymiarowej, a także zrozumieć w szerszym i bardziej intuicyjnym sensie, co robią procedury i jak interpretowane są ich wyniki.
Przedstawiając ważne procedury wielowymiarowej teorii statystycznej w sposób geometryczny, autor ma nadzieję, że ten nacisk na geometrię da czytelnikowi spójny obraz, do którego pasują wszystkie techniki wielowymiarowe.