Analysis of Multivariate and High-Dimensional Data (532 Pages)

简介：
本书深入探讨了多元数据分析与高维数据处理的方法和技术，涵盖统计理论和实际应用案例，适合研究者及高级学者阅读。全书共532页。 这本书探讨了多变量数据及其分析方法。它试图将经典的多元统计方法与适用于高维数据的现代技术结合起来，并以一种连贯且清晰的方式呈现这些方法。回顾那些一个多世纪前提出的思想，如今在最近几十年中又变得越来越重要，这既令人兴奋也充满挑战。 我们可以通过历史的眼光来反思先驱者们取得的伟大成就——他们的方法被应用于日益庞大和复杂的数据集上，并将继续影响我们的研究思路和发展方向。对经典方法及其扩展的兴趣重燃，带来了新的数据分析视角，适用于更大的、更复杂的问题。 在这本书中主要有两个角色：理论与数据。理论试图通过展示其优雅的解决方案来吸引数据揭示它的秘密，但数据有自己的想法和需求。虽然理论上提供的方案能够解决许多问题，但也可能引发更多挑战给理论提出者带来新难题。统计学依赖于理论与实际数据之间的互动，并且当我们在“倾听”数据时能更好地发展新的理论。 统计学家常常需要与其他领域的专家合作处理来自不同领域的真实数据并解读分析结果。有时现有的方法不足以应对特定问题，这就要求我们开发出新的方法来解决问题。 这本书旨在结合理论创新和它们在真实有趣的数据集上的应用。书中会陈述定理，因为这些是思想与方法的重要组成部分——它们总结了我们在何种条件下知道什么，并告诉我们何时某种方法可能适用于某些数据；即使假设条件不完全满足时，该方法仍有可能奏效。有时细节的确很重要，而定理可以简洁地捕捉到这些信息。 然而，在理论和数据分析之间保持平衡至关重要。任何数据分析的一个重要方面是其解释能力——即它能揭示出关于数据的哪些新见解？我的特定分析方式是否适合我所处理的数据集？某个方法有哪些局限性，是否有其他更适合的方法来产生更合适的分析结果？ 在试图回答这些问题时，我会尽量客观地强调不同方法的优点和不足之处。