演習を伴う数学的多変量統計の推奨事項

私自身を強化するために、多変量解析と推論に関する大学院レベルの数学的に厳密な教科書が必要です。Elements of Statistical Learningを読んで問題を解決してきましたが、他の焦点を絞った本が必要です。有名な分布（ウィシャート、ウィルクスラムダなど）、仮説検定、推定に関する理論（点、間隔）、およびその他の最新の資料などのトピックを歓迎します。私はこの質問をチェックしましたが、OPは彼の心理分析に役立つ何かを探していました。現在、私は多変量統計分析入門を持っているので、この本とその演習についてのコメントも聞きたいです。ありがとうございました。

アンダーソンはおそらく既存の教科書の中で最も数学的であり、そのため、HTFの資料と直交しています。したがって、これはあなたにぴったりです。選択科目の博士課程と応用修士課程の両方を教えるものを探していたとき、私は多変量の本のアマゾンリストを書きました。Mardia、ケントとビビーとRencherアンダーソンは重すぎることが判明した場合、トップはリストということなので、いずれか一方がまともな選択肢である可能性があります。

UCSBでの私の大学院プログラムは、Introduction to Multivariate Analysisで教えました。それは基本的なツールを学ぶのに非常に良い本ですが、それは過度に理論的でもなく、あまりにも多くの証明で満たされていません（常に学部生のテキストのように感じました）。しかし、私はそれが概念を固める上で優れた本だと思います、そして演習は実際にあなたがそれらを実際の世界に適用しているかのように、理論を導き出すだけでなく、方法/概念を実際に使えるようにするのに非常に優れていると思います。ちょうど私の2セント。

一方、アンダーソンの本よりもさらに理論的なものが必要な場合は、ミュアヘッドの「多変量統計理論の側面」を使用できます。これは、ウィシャート分布の理論を本当に入力したい場合です。多変量統計の背後にある数学に焦点を当てた本は、Farrellです。「多変量計算：連続群の使用」も、私が役立つと思いました。