多変量解析に関する書籍の推奨事項

多変量解析に関する本を入手したいので、あなたの提案が必要です。無料の本はいつでも歓迎しますが、すばらしい非無料のMVA本について知っているなら、それを述べてください。

私の頭の中で、次の一般的な目的の本は最初のスタートとしてかなり興味深いものだと思います。

• Izenman、J. Modern Multivariate Statistics Techniques：Regression、Classification、and Manifold Learning。スプリンガー。コンパニオンウェブサイト
• Tinsley、H. and Brown、S.（2000）。応用多変量統計および数学モデリングハンドブック。アカデミックプレス。

次のような多くの応用教科書もあります

• エブリット、BS（2005）。多変量解析のRおよびS-Plus®コンパニオン。スプリンガー。コンパニオンウェブサイト

ドメイン固有のもの（社会科学、機械学習、カテゴリデータ、生物医学データなど）が多数あるため、特定の書籍を提案することは困難です。

ほぼ同じ質問がISOSTATリストサーバー（大学の教授が頻繁に使用）で最近尋ねられました：

さまざまな多変量解析方法（PCA、MANOVA、判別分析など）の学習に興味のある強力な学部学生がいた場合、購入を勧める優れたアクセス可能な本はありますか？

応答は次のとおりです。

• 多分「Applied Multivariate Data Analysis」、第2版、Everitt、B.およびDunn、G . （2001）、アーノルド発行。[ロジャー・ジョンソン]

• Rencherの多変量解析法は優れたリソースです。強い学部学生が資料を把握できると思います。[フィリップ・イェーツ]。私はレンチャーのアプローチが好きです。彼は良い直観と例を提供します。しかし、行列代数はかなり厚くなる可能性があります。「アクセス可能」が私が使用する形容詞であるかどうかはわかりません。それにもかかわらず、私は彼の本で大学生に首尾よく教えました。彼の第2版は、第1版よりも優れています。[ポールヴェレマン]

• Johnson and Wichernによる応用多変量統計。[ブラッド・ハートラウブ]

• 私はそれであまり行っていないが、私は現代の技術と近代的なデータセットを使用してのアイデアのように実行します。現代の多変量統計的手法により、アラン・ジュリアンIzenman。（私は本を所有していて、あなたが探しているトピックがあり、テキストはアクセスしやすいようです。）[Johanna Hardin]

その分野に関する私の本のいくつかを（アルファベット順に）紹介します。

• AFIFI、A.、CLARK、V。コンピューター支援多変量解析。CHAPMAN＆HALL、2000
• AGRESTI、A。カテゴリーデータ分析。ワイリー、2002
• HAIR、多変量データ分析。第6版
• ΗÄRDLE、W.、SIMAR、L。応用多変量統計分析。SPRINGER、2007年。
• ハーロウ、L。多変量思考の本質。LAWRENCE ERLBAUM ASSOCIATES、INC。、2005
• GELMAN、A.、HILL、J。回帰およびマルチレベル/階層モデルを使用したデータ分析。ケンブリッジ大学出版局、2007年。
• IZENMAN、AJ現代の多変量統計手法。SPRINGER、2008
• レンチャー、A。多変量解析の方法。第二版、WILEY-INTERSCIENCE、2007
• TABACHNICK B.、FIDELL、L。多変量統計の使用。第5版 ピアソン教育。Inc、2007。
• TIMM、N。応用多変量解析。SPRINGER、2002
• YANG、K.、TREWN、J。品質管理における多変量統計手法。MCGRAW-HILL、2004

JOHNSON R.、WICHERN D.、Applied Multivariate Statistics Analysisは、UC Davisの学部の多変量クラスで使用したもので、かなり良い仕事をします（少し高価ですが）。

「多変量統計分析入門」TWアンダーソンによる第3版。確率と統計のWileyシリーズ。

多変量回帰に関する最良の基本テキストは、（まだ）Cohen、J.、Cohen、P.、West、SG＆Aiken、LS Applied Multiple Regression / Correlation Analysis for the Behavioral Sciences、（L. Erlbaum Associates、Mahwah、NJ、 2003）。

コーエンは統計学で名を上げたが、心理学者であった。それでも多変量の社会心理学に焦点を当てた治療が必要な場合は、多変量回帰に限定されません（何らかの人権委員会によって禁止されるべきであるANOVAとMANOVAよりも間違いなく有利です）、あなたの最善の策はジャッドです、CM、マクレランド、GH＆ライアン、CSデータ分析：モデル比較アプローチ（Routledge / Taylor and Francis、New York、NY、2008）。Juddには、Juddの多変量回帰に関する非常に優れた章もあります。社会心理学におけるCM日常データ分析：線形モデルの比較。社会的および人格心理学の研究方法のハンドブック（eds。Reis、HT＆Judd、CM）370-392（ケンブリッジ大学出版局、ニューヨーク、2000）。

Gelman、A.＆Hill、J. Data Analysis Using Regression and Multilevel / Hierarchical Models、（Cambridge University Press、Cambridge; New York、2007）は素晴らしいですが、すでに快適な人にはもっと適しています多変量回帰の基本-これは主にマルチレベルモデリングに関するものです。また、観察的研究の方法論に焦点を当てています-実験的ではありません（Juddが最適です; Cohenも大丈夫です。

多変量のインタラクションで何かが必要な場合-実験方法を使用している場合はおそらくそうです-ベスト2テキストはエイケン、LS、ウェスト、SG＆リノ、RR重回帰：インタラクションのテストと解釈、（Sage Publications、ニューベリーパーク、カリフォルニア、1991）＆ジャカード、J。＆ツーリシ、多重回帰における相互作用効果（Sage Publications、サウザンドオークス、カリフォルニア、2003）。（ただし、Cohen、Cohen、Juddはこのトピックを扱います。）

「無料」側では、おそらくhttp://faculty.chass.ncsu.edu/garson/PA765/statnote.htmについて知っています。

最後のアドバイス：連続変数を決して分割しないでください!!! ANOVAに慣れている多くの社会心理学者が、回帰分析などの多変量テクニックを使用しているにもかかわらず、これを行っているのは驚くべきことです。

James Lattin、J Douglas Carroll、Paul E Greenによる多変量データの分析。

TabachnickはGoogle Scholarで最も引用されています

髪（第6版）は、Amazonで最も評価が高い（スコアが4.5以上）

私はそれを読んだので、私は髪をお勧めします、そしてそれは平易な言葉で書かれています。

あなたが大学の学生またはスタッフである場合、Hardleの本は無料でそこにあるので、あなたの学校にSpringerLinkのアカウントがあるかどうかを確認します。

Hastie、T.、Tibshirani、R. and Friedman、J .:「統計学習の要素：データマイニング、推論、予測。」、Springer（本のホームページ）

Paul HewisonのWebページを見ると、多変量統計とRに関する彼の無料の本を見つけることができます。別の無料の本は、Wolfgang HardleとLeopold Simarによるものです。私は20年以上にわたって米国で使用されてきた本であるJohnsonとWichernを研究してきました。この本を購入する必要があります。

私のお気に入りの1つはLegendre＆Legendre（2012）です。数値生態学、第3版。

それらは多くの統計分析をカバーしており、多変量解析に関する情報は特に優れています。さらにR、作成したパッケージについて説明します。絶対に必要です！

もう1つの優れたものは、Quinn＆Keough（2002）Experimental Design＆Data Analysis for Biologistsです。また、私が提供したリンクから無料で入手できます！