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Country of Origin
United States
Educational Level
Adult & Further Education
Features
1st Edition, Illustrated
MPN
9780805825725
Personalized
No
ISBN
9780805825725
Kategorie

Über dieses Produkt

Product Identifiers

Publisher
Taylor & Francis Group
ISBN-10
080582572X
ISBN-13
9780805825725
eBay Product ID (ePID)
2309474858

Product Key Features

Number of Pages
334 Pages
Language
English
Publication Name
Multivariate Statistical Methods : a First Course
Publication Year
1997
Subject
Probability & Statistics / Multivariate Analysis, General, Research & Methodology
Type
Textbook
Subject Area
Mathematics, Psychology
Author
George A. Marcoulides, Scott L. Hershberger
Format
Uk-B Format Paperback

Dimensions

Item Height
0.9 in
Item Weight
21.9 Oz
Item Length
9 in
Item Width
6.1 in

Additional Product Features

Intended Audience
Scholarly & Professional
LCCN
96-046287
Dewey Edition
21
Reviews
"...the text presents a good introduction to multivariate analysis with well-written examples and explanations." -- Journal of Quality Technology "This book is a good introduction to multivariate statistical methods for someone who wants to understand the basic underpinnings of...techniques and try them out on some data....[The authors] provide a great deal of guidance for those people who, with the advent of readily available and very sophisticated statistical software, will be applying these methods to their own data." -- Technometrics "It is my opinion that Marcoulides and Hershberger have expertly summarized the complexities associated with multivariate statistics in a fashion that will be readily coherent to the introductory graduate student. They provide the right amount of mathematics so as not to overwhelm the introductory student, but just enough to whet their appetite....Again, I found this text to be well-organized and coherent in its treatment of such complex techniques as PCA, DA, and canonical correlation. Especially for a multivariate class that plans to have some emphasis on model development, the FA section and the CFA and SEM chapter will provide an excellent foundation for the introductory student." -- Structural Equation Modeling
Illustrated
Yes
Dewey Decimal
300/.1/5195
Table Of Content
Contents: Introduction. Basic Matrix Algebra. The Multivariate Normal Distribution and Tests of Significance. Factorial Multivariate Analysis of Variance. Discriminant Analysis. Canonical Correlation. Principal Components and Factor Analysis. Confirmatory Factor Analysis and Structural Equation Modeling. Appendix.
Synopsis
Multivariate statistics refer to an assortment of statistical methods that have been developed to handle situations in which multiple variables or measures are involved. Any analysis of more than two variables or measures can loosely be considered a multivariate statistical analysis. An introductory text for students learning multivariate statistical methods for the first time, this book keeps mathematical details to a minimum while conveying the basic principles. One of the principal strategies used throughout the book--in addition to the presentation of actual data analyses--is pointing out the analogy between a common univariate statistical technique and the corresponding multivariate method. Many computer examples--drawing on SAS software --are used as demonstrations. Throughout the book, the computer is used as an adjunct to the presentation of a multivariate statistical method in an empirically oriented approach. Basically, the model adopted in this book is to first present the theory of a multivariate statistical method along with the basic mathematical computations necessary for the analysis of data. Subsequently, a real world problem is discussed and an example data set is provided for analysis. Throughout the presentation and discussion of a method, many references are made to the computer, output are explained, and exercises and examples with real data are included., This text presents multivariate statistical methods, accompanied by examples relevant to students in marketing and business concentrations, making extensive use of the SAS package of statistical programs.
LC Classification Number
HA29.M261233 1997

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