书籍建议进行多元分析

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我有兴趣获得一些有关多元分析的书籍，并且需要您的建议。总是欢迎免费书籍，但是如果您知道一些很棒的非免费MVA书籍，请说明。

references  multivariate-analysis 
— aL3xa
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您想要达到什么程度：（a）数学严谨；（b）特定软件中的应用程序（例如R，SPSS，SAS等）；（c）特定领域的应用程序？
— Jeromy Anglim
杰罗米（Jeromy），请允许我一口气接受所有这些内容：我是一名心理学学生。而且我认为您熟悉所需的统计背景...所以... =）（我对R和SPSS很好...但是R具有更高的优先级）
— aL3xa 2010年

Answers:

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首先，我要说的是以下通用书籍非常有趣：

还有很多应用的教科书，例如

很难向您推荐特定的书籍，因为有许多特定领域的书籍（例如，社会科学，机器学习，分类数据，生物医学数据）。

— hl
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为什么是廷斯利的书？亚马逊上没有评论表明它不是一个大卖家或特别好。
— 尼尔·麦圭根
因为这是我所知道的唯一一本将探索性MV分析，统计建模和心理计量学结合在一起的书。也许实际上并不是最好的，但它本身很有趣。
— chl 2010年
我认为这是我拥有的4到5本最重要的书之一。
— rolando2 '02
您能以某种方式评论这些书的练习吗？我想从研究生水平做一些练习，以数学为基础的教科书来增强。谢谢。
— ziyuang
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最近在ISOSTAT列表服务器上（几乎是大学教授经常问的）提出了几乎相同的问题：

如果您有一个很强的本科生，并且对学习各种多元方法（例如PCA，MANOVA，判别分析等）感兴趣，那么您是否会推荐一本好用的书？

以下是回应：

  • 也许是《应用多元数据分析》，第二版，作者：B。Everitt和G. Dunn。（2001），由Arnold出版。[罗杰·约翰逊]

  • Rencher的多元分析方法是一个很好的资源。我认为一个强大的本科生可以掌握这些材料。[菲利普·耶茨]。我喜欢Rencher的方法。他提供了很好的直觉和例子。但是矩阵代数可以变得很粗。我不确定“可访问性”是否是我要使用的形容词。不过，我已经用他的书成功地教了本科生。他的第二版比第一版有了很大的改进。[保罗·韦勒曼]

  • 应用多元统计由约翰逊和维歇恩。[布拉德·哈特劳布]

  • 我没有做多少吧，但我喜欢用现代技术和现代数据集的想法：现代多元统计技术由阿兰·朱利安Izenman。（我拥有这本书，其中包含您要寻找的主题，并且文字似乎可以访问。）[Johanna Hardin]

— ub
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（+1）我喜欢第一个，尤其是最后一个（与Hastie和coll。撰写的《统计学学习的要素》几乎相同，但还有其他示例以及有关双图和对应分析的讨论）。
— chl
+1提及Rencher的书。太棒了，并且有一章介绍矩阵代数和所需的背景数学。
— aL3xa 2011年
埃弗里特＆邓恩（Everitt＆Dunn）的+1，我们将它用于本科/研究生联合课程，它非常好，很好而且很直接。
— JMS
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这是我在该领域的一些书（按字母顺序）。

  • AFIFI，A.，CLARK，V。计算机辅助多元分析。查普曼和霍尔，2000年
  • AGRESTI，A。分类数据分析。威利（2002）
  • 头发，多元数据分析。第六版
  • HÄRDLE，W.，SIMAR，L.应用多元统计分析。斯普林格，2007年。
  • 哈洛，L。多元思考的本质。劳伦斯·埃尔鲍姆合伙公司，2005年
  • GELMAN，A.，HILL，J.使用回归和多层次/层次模型进行数据分析。剑桥大学出版社，2007年。
  • IZENMAN，AJ现代多元统计技术。2008年春季
  • RENCHER，A。多元分析方法。第二版，WILEY-INTERSCIENCE，2007年
  • TABACHNICK B.，FIDELL，L。使用多元统计。第五版 培生教育。公司，2007年。
  • TIMM，N。应用多元分析。2002年春季
  • YANG，K.，TREWN，J.质量管理中的多元统计方法。麦格劳·希尔，2004年
— 乔治·唐塔斯
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您是否建议阅读所有这些文章？:)
— 罗宾吉拉德
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在《心理学》上，《塔巴尼克尼克和菲德尔书》享有很高的声誉。这是非常容易理解和应用的，并且不太数学。但是，示例仅适用于SPSS或SAS（无R！）。但是，如果您的问题在那里解决，那么您肯定会通过书中解决它。我建议将其作为一个良好的起点。我不喜欢发型书（与Tabachnik＆Fidell一样的水平，但更糟）。而您一定会喜欢Gelman。但是，它更加复杂。
— 亨里克（Henrik）2010年
3
如果您不喜欢数学并且想要逐步进行，HAIR等人将非常有用。在管理学院和商学院很受欢迎。如果您能处理数学，Hair等人似乎很冗长。Tabachnick和Fidell在心理学中很受欢迎。它写的清楚，并且确实包含一些数学。但是，如果您想进行严格的数学处理，我会另找一本书作为补充。
— Jeromy Anglim
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TW安德森（TW Anderson）撰写的“多元统计分析简介”第三版。概率统计中的Wiley系列。

— Anusha
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您如何看待其中的问题？我碰巧拥有这个，想做一些练习来增强。
— ziyuang
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传授多变量回归的最佳基础知识是（仍然）Cohen，J.，Cohen，P.，West，SG＆Aiken，LS Applied Behavioral Regression / Correlation Analysis for the Behavioral Sciences，（L.Erlbaum Associates，Mahwah，NJ， 2003）。

科恩（Cohen）在统计学中扬名，但还是一名心理学家。仍然，如果您想要以社会心理学为中心的多变量治疗方法，不仅限于多元回归分析（尽管它绝对优于ANOVA＆MANOVA，后者应受到某种形式的知识产权保护委员会的禁止），那么最好的选择是Judd ，CM，McClelland，GH和Ryan，CS数据分析：一种模型比较方法，（Routledge / Taylor和Francis，纽约，纽约，2008年）。Judd在Judd，CM的《社会心理学的日常数据分析：线性模型的比较》中也有一个非常好的一章，涉及多元回归。《社会和人格心理学研究方法手册》（Reis。HT和Judd，CM）370-392（剑桥大学出版社，纽约，2000年）。

我同意Gelman，A.＆Hill，J.“使用回归和多层次/层次模型进行数据分析”（剑桥大学出版社，剑桥；纽约，2007年）是很了不起的，但实际上它更适合于已经习惯了w /多元回归的基础知识-主要是关于多层次建模的。同时也侧重于观察性研究方法论-而非实验性研究（贾德（Judd）最适合；科恩也可以。

如果您想了解多元互动中的某些知识（如果使用实验方法，则可能会如此），那么最好的两个文本是Aiken，LS，West，SG和Reno，RR多元回归：测试和解释互动，（Sage出版物，加利福尼亚州纽伯里公园（Newbury Park），1991年）和贾卡德（Jaccard，J.）和特里西（Turrisi）R.多元回归中的相互作用效应（Sage Publications，千橡市，加利福尼亚州，2003年）。（不过，Cohen和Cohen和Judd都对待这个话题。）

在“免费”方面，您可能知道http://faculty.chass.ncsu.edu/garson/PA765/statnote.htm

最后一点建议：永远不要分割连续变量！！！令人惊讶的是，即使使用多变量技术（例如回归分析），仍然有许多习惯于ANOVA的社会心理学家仍然这样做！

— DMK38
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4

塔巴尼克（Tabachnick）是Google学术搜索上被引用次数最多的

Hair（第六版）在亚马逊上获得最高评分（得分高于4.5）

我推荐使用Hair，因为我已经读过它，并且它是用朴素的语言编写的。

如果您是大学的学生或工作人员，那么我想知道您的学校是否有SpringerLink帐户，因为Hardle书籍是免费的。

— 尼尔·麦圭根
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实际上，即使对于我很了解的主题，我也发现塔巴尼克很不清楚。单变量统计数据和数据清理的
— 入门知识
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如果您查看Paul Hewison的网页，则可以找到他关于Multivariate Statistics和R的免费书籍。另一本免费书籍是Wolfgang Hardle和Leopold Simar所著。我一直在研究Johnson和Wichern，这本书在美国已经使用了二十多年。您将必须购买这本书。

— schenectady
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