Geometría de la estadística multivariante

Opiniones de los lectores

El libro ofrece una perspectiva geométrica de la estadística, en particular del análisis de regresión y la estadística multivariante, haciendo más accesibles e intuitivos los conceptos complejos. Es muy elogiado por su claridad, elegancia y capacidad para conectar el álgebra lineal con los conceptos estadísticos. Sin embargo, se recomienda estar familiarizado con las operaciones matriciales antes de adentrarse en el libro para una mejor comprensión.

⬤ Proporciona una comprensión geométrica clara e intuitiva de la estadística
⬤ excelente para estudiantes visuales
⬤ bien escrito y fácil de leer
⬤ adecuado tanto para niveles básicos como intermedios
⬤ mejora la comprensión conceptual de ideas complejas
⬤ conecta el álgebra lineal con aplicaciones estadísticas prácticas.

⬤ Se utiliza mejor después de conocer las operaciones matriciales y los textos estándar
⬤ requiere algunos conocimientos previos de geometría del álgebra lineal
⬤ no puede sustituir a los textos completos de regresión.

(basado en 9 opiniones de lectores)

Título original:

The Geometry of Multivariate Statistics

Contenido del libro:

El enfoque tradicional para desarrollar la teoría estadística multivariante es algebraico. Los conjuntos de observaciones se representan mediante matrices, se forman combinaciones lineales a partir de estas matrices multiplicándolas por matrices de coeficientes y se encuentran estadísticas útiles imponiendo diversos criterios de optimización a estas combinaciones.

El álgebra matricial es el vehículo de estos cálculos. Un segundo enfoque es computacional. Dado que muchos usuarios consideran que no necesitan conocer la base matemática de las técnicas siempre que dispongan de una forma de transformar los datos en resultados, el cálculo puede realizarse mediante un paquete de programas informáticos que haya escrito otra persona.

Un enfoque desde esta perspectiva hace hincapié en cómo se utilizan los paquetes informáticos y suele ir acompañado de reglas que permiten extraer las cifras más importantes del resultado e interpretarlas. Por muy útiles que sean ambos enfoques, sobre todo cuando se combinan, pueden pasar por alto un aspecto importante del análisis multivariante.

Para aplicarlo correctamente, se necesita una forma de conceptualizar las relaciones multivariantes que existen entre las variables. Este libro está diseñado para ayudar al lector a desarrollar una forma de pensar sobre la estadística multivariante, así como para comprender en un sentido más amplio e intuitivo lo que hacen los procedimientos y cómo se interpretan sus resultados.

Al presentar geométricamente procedimientos importantes de la teoría estadística multivariante, el autor espera que este énfasis en la geometría proporcione al lector una imagen coherente en la que encajen todas las técnicas multivariantes.