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Applied Multivariate Statistical Analysis
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2008-11-27
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Its overarching goal is to provide readers with the knowledge necessary to make proper interpretations and select appropriate techniques for analyzing multivariate data. Chapter topics include aspects of multivariate analysis, matrix algebra and random vectors, sample geometry and random sampling, the multivariate normal distribution, inferences about a mean vector, comparisons of several multivariate means, multivariate linear regression models, principal components, factor analysis and inference for structured covariance matrices, canonical correlation analysis, and discrimination and classification. For experimental scientists in a variety of disciplines.
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Contents
I Descriptive Techniques 11
1 Comparison of Batches 13
1.1 Boxplots . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
1.2 Histograms . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
1.3 Kernel Densities . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
1.4 Scatterplots . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
1.5 Chernoff-Flury Faces . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
1.6 Andrews’ Curves . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
1.7 Parallel Coordinates Plots . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
1.8 Boston Housing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
1.9 Exercises . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52
II Multivariate Random Variables 55
2 A Short Excursion into Matrix Algebra 57
2.1 Elementary Operations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57
2.2 Spectral Decompositions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63
2.3 Quadratic Forms . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65
2.4 Derivatives . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68
2.5 Partitioned Matrices . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68
2 Contents
2.6 Geometrical Aspects . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71
2.7 Exercises . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79
3 Moving to Higher Dimensions 81
3.1 Covariance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82
3.2 Correlation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86
3.3 Summary Statistics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92
3.4 Linear Model for Two Variables . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 95
3.5 Simple Analysis of Variance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103
3.6 Multiple Linear Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 108
3.7 Boston Housing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 112
3.8 Exercises . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115
4 Multivariate Distributions 119
4.1 Distribution and Density Function . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 120
4.2 Moments and Characteristic Functions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 125
4.3 Transformations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 135
4.4 The Multinormal Distribution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 137
4.5 Sampling Distributions and Limit Theorems . . . . . . . . . . . . . . . . . . 142
4.6 Bootstrap . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 148
4.7 Exercises . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 152
5 Theory of the Multinormal 155
5.1 Elementary Properties of the Multinormal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 155
5.2 The Wishart Distribution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 162
5.3 Hotelling Distribution . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 165
5.4 Spherical and Elliptical Distributions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 167
5.5 Exercises . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 169
Contents 3
6 Theory of Estimation 173
6.1 The Likelihood Function . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 174
6.2 The Cramer-Rao Lower Bound . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 178
6.3 Exercises . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 181
7 Hypothesis Testing 183
7.1 Likelihood Ratio Test . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 184
7.2 Linear Hypothesis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 192
7.3 Boston Housing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 209
7.4 Exercises . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 212
III Multivariate Techniques 217
8 Decomposition of Data Matrices by Factors 219
8.1 The Geometric Point of View . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 220
8.2 Fitting the p-dimensional Point Cloud . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 221
8.3 Fitting the n-dimensional Point Cloud . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 225
8.4 Relations between Subspaces . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 227
8.5 Practical Computation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 228
8.6 Exercises . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 232
9 Principal Components Analysis 233
9.1 Standardized Linear Combinations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 234
9.2 Principal Components in Practice . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 238
9.3 Interpretation of the PCs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 241
9.4 Asymptotic Properties of the PCs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 246
9.5 Normalized Principal Components Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 249
9.6 Principal Components as a Factorial Method . . . . . . . . . . . . . . . . . . 250
9.7 Common Principal Components . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 256
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