Applied Multivariate Statistics with R (eBook)

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2023 | 2nd ed. 2022
XIX, 463 Seiten
Springer International Publishing (Verlag)
978-3-031-13005-2 (ISBN)

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Applied Multivariate Statistics with R - Daniel Zelterman
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Now in its second edition, this book brings multivariate statistics to graduate-level practitioners, making these analytical methods accessible without lengthy mathematical derivations. Using the open source shareware program R, Dr. Zelterman demonstrates the process and outcomes for a wide array of multivariate statistical applications. Chapters cover graphical displays; linear algebra; univariate, bivariate and multivariate normal distributions; factor methods; linear regression; discrimination and classification; clustering; time series models; and additional methods. He uses practical examples from diverse disciplines, to welcome readers from a variety of academic specialties. Each chapter includes exercises, real data sets, and R implementations. The book avoids theoretical derivations beyond those needed to fully appreciate the methods. Prior experience with R is not necessary.

New to this edition are chapters devoted to longitudinal studies and the clustering of large data. It is an excellent resource for students of multivariate statistics, as well as practitioners in the health and life sciences who are looking to integrate statistics into their work.



Daniel Zelterman is professor in the department of biostatistics at Yale University. His research areas include computational statistics, models for discrete valued data, and the design of clinical trials in cancer studies. In his spare time he plays oboe and bassoon in amateur orchestral groups and has backpacked hundreds of miles of the Appalachian Trail.

Erscheint lt. Verlag 20.1.2023
Reihe/Serie Statistics for Biology and Health
Statistics for Biology and Health
Zusatzinfo XIX, 463 p. 172 illus., 158 illus. in color.
Sprache englisch
Themenwelt Mathematik / Informatik Mathematik Wahrscheinlichkeit / Kombinatorik
Medizin / Pharmazie Allgemeines / Lexika
Naturwissenschaften Biologie
Schlagworte Clustering • factor methods • graphical displays • linear algebra • linear regression • Longitudinal Studies • matrix algebra biostatistics • Normal distribution • R software • Statistical Inference for Biology • time series models
ISBN-10 3-031-13005-7 / 3031130057
ISBN-13 978-3-031-13005-2 / 9783031130052
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