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Complementi di analisi statistica multivariata

di Frosini Benito V. edito da EDUCatt Università Cattolica, 2013

Informazioni bibliografiche del Libro

 

Complementi di analisi statistica multivariata: Questo volume nasce come principale ausilio didattico per il corso annuale di Analisi Statistica Multivariata tenuto presso l'Università Cattolica di Milano. Il programma del corso di Analisi Statistica Multivariata ha subito negli anni diversi cambiamenti, in particolare, non comprende più l'Analisi di regressione, attualmente ricompresa nel corso di Statistica II. Anche la parte introduttiva di Calcolo matriciale è stata ridotta ad alcuni principali richiami, dato che viene svolta e utilizzata in altri insegnamenti di Matematica e di Statistica. Attualmente il programma di Analisi Statistica Multivariata si articola nei seguenti capitoli: Richiami e complementi di algebra matriciale e geometria multidimensionale; Analisi delle componenti principali; Analisi dei fattori; Analisi delle corrispondenze; Analisi discriminante; Analisi dei gruppi; Lo scaling multidimensionale (MDS); Reti neurali. Il contenuto di questo volume copre buona parte degli argomenti da 1 a 5, mentre la copertura del punto 8 è piuttosto limitata (come spiegato nel Cap. 6).
This book began as a teaching aid for the main annual course of multivariate statistical analysis held at the Catholic University of Milan. The course program of multivariate statistical analysis has undergone a number of changes, in particular, does not cover multiple regression analysis, currently included in statistics course II. Even the introduction of matrix calculus was reduced to few major recalls, since it is done and used in other teachings of mathematics and statistics. Multivariate statistical analysis program currently consists of the following chapters: calls and complements of matrix algebra and multidimensional geometry; Principal component analysis; Analysis of the factors; Correspondence analysis; Discriminant analysis; Cluster analysis; Multidimensional scaling (MDS); Neural networks. The contents of this volume covers much of the topics from 1 to 5, while the coverage of paragraph 8 is pretty limited (as explained in Chapter 6).

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