应用多元统计分析：Neil H. Timm的统计学指南

"《应用多元分析》是尼尔·H·蒂姆（Neil H. Timm）撰写的一本统计学专著，由Springer出版社在2002年出版。这本书是Springer统计学系列的一部分，由乔治·卡塞拉、斯蒂芬·菲因伯格和英格拉姆·奥尔金担任顾问。本书涵盖了多元分析的基础理论、矩阵理论、连续多变量分布、正态分布、贝叶斯推断、大样本分布、 Wishart分布以及与之相关的主题。此外，还讨论了其他连续多变量分布、主成分分析、因子分析、典型相关分析、稳定投资组合分析、分类和歧视模型，以及在多元线性模型中的控制方法等。书末附有附录和索引，便于读者查阅。" 本书旨在为读者提供应用多元分析的全面知识，适合统计学、数据科学和相关领域的学生及专业人士。作者首先介绍了多元分析的基础，包括数学符号、矩阵理论等预备知识，这些对于理解后续的多维统计概念至关重要。接着，书中深入探讨了连续多变量分布，特别是正态分布，以及如何在贝叶斯框架下进行推理。在大样本分布和近似方法的章节中，读者可以学习到如何处理大数据集的统计分析问题。 Wishart分布是多元分析中的重要组成部分，特别是在估计协方差矩阵时。本书详细介绍了这个分布及其相关性质。此外，还讨论了除Wishart分布之外的其他连续多变量分布，扩大了读者对多元概率模型的理解。 在模型部分，蒂姆涵盖了广泛的主题，如回归分析、方差分析（ANOVA）、主成分分析（PCA）、因子分析和潜在结构分析，这些都是处理多维数据的常用方法。典型相关分析则关注不同变量集合之间的相关性，而稳定投资组合分析则与金融领域的风险管理相关。分类和歧视模型如逻辑回归和聚类分析，是数据分类和预测的关键工具。 在多元线性模型的控制章节，作者阐述了如何在复杂的模型中保持统计控制，这对于实验设计和数据分析至关重要。最后，通过多维尺度分析和聚类方法，读者将了解到如何结构化和理解多变量群体的内在结构。 附录和索引提供了额外的支持，帮助读者查找特定的概念或技术，使得这本教材更加实用。《应用多元分析》是一本详尽的参考书，对于理解和应用多元统计分析方法具有很高的价值。