Descripción
- Editorial : Wiley
- Fecha de publicación : 25 Junio 2024
- Edición : 2.
- Idioma : Inglés
- Número de páginas : 592 páginas
- ISBN-10 : 1118738020
- ISBN-13 : 978-1118738023
Este manual fundamental de Mardia, Kent y Taylor representa una herramienta de referencia indispensable para cualquier estudiante que se adentre en el mundo de las matemáticas avanzadas y la estadística aplicada. A través de sus páginas, la obra aborda con una claridad excepcional los pilares fundamentales del análisis multivariante, proporcionando una base sólida y rigurosa para el desarrollo académico universitario. La estructura del texto está meticulosamente diseñada para facilitar la comprensión de conceptos complejos, permitiendo que el lector progrese de manera lógica y coherente a través de los diversos métodos tratados.
El contenido no se limita a una simple exposición teórica, sino que se enriquece con un enfoque analítico que ayuda a consolidar el aprendizaje de forma efectiva. Los autores han logrado equilibrar el rigor científico con una narrativa didáctica, lo que hace que este texto sea ideal tanto para el estudio profundo como para el apoyo directo en el aula. Los estudiantes universitarios encontrarán en estas páginas una explicación detallada de las técnicas estadísticas que rigen el análisis de datos moderno.
Este libro es la elección perfecta para aquellos que buscan dominar las leyes de la estadística multivariante y entender el comportamiento de sistemas complejos con precisión. Su enfoque pedagógico ayuda a desarrollar habilidades analíticas críticas, preparando a los futuros profesionales para enfrentar retos técnicos con total confianza. Al adquirir este ejemplar de la editorial John Wiley y Sons, el lector accede a un recurso de calidad contrastada que garantiza una formación de excelencia en la materia. Optimiza tu perfil académico y profesional adquiriendo hoy mismo esta pieza clave para tu biblioteca técnica.
Comprehensive Reference Work on Multivariate Analysis and its Applications
The first edition of this book, by Mardia, Kent and Bibby, has been used globally for over 40 years. This second edition brings many topics up to date, with a special emphasis on recent developments.
A wide range of material in multivariate analysis is covered, including the classical themes of multivariate normal theory, multivariate regression, inference, multidimensional scaling, factor analysis, cluster analysis and principal component analysis. The book also now covers modern developments such as graphical models, robust estimation, statistical learning, and high-dimensional methods. The book expertly blends theory and application, providing numerous worked examples and exercises at the end of each chapter. The reader is assumed to have a basic knowledge of mathematical statistics at an undergraduate level together with an elementary understanding of linear algebra. There are appendices which provide a background in matrix algebra, a summary of univariate statistics, a collection of statistical tables and a discussion of computational aspects. The work includes coverage of:
- Basic properties of random vectors, copulas, normal distribution theory, and estimation
- Hypothesis testing, multivariate regression, and analysis of variance
- Principal component analysis, factor analysis, and canonical correlation analysis
- Discriminant analysis, cluster analysis, and multidimensional scaling
- New advances and techniques, including supervised and unsupervised statistical learning, graphical models and regularization methods for high-dimensional data
Although primarily designed as a textbook for final year undergraduates and postgraduate students in mathematics and statistics, the book will also be of interest to research workers and applied scientists.