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Multivariate Reduced-Rank Regression
Gregory C. Reinsel, Raja P. Velu, Kun Chen (Broschiert, Englisch)
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Beschreibung
This book provides an account of multivariate reduced-rank regression, a tool of multivariate analysis that enjoys a broad array of applications. In addition to a historical review of the topic, its connection to other widely used statistical methods, such as multivariate analysis of variance (MANOVA), discriminant analysis, principal components, canonical correlation analysis, and… errors-in-variables models, is also discussed. This new edition incorporates Big Data methodology and its applications, as well as high-dimensional reduced-rank regression, generalized reduced-rank regression with complex data, and sparse and low-rank regression methods. Each chapter contains developments of basic theoretical results, as well as details on computational procedures, illustrated with numerical examples drawn from disciplines such as biochemistry, genetics, marketing, and finance. This book is designed for advanced students, practitioners, and researchers, who may deal withmoderate and high-dimensional multivariate data. Because regression is one of the most popular statistical methods, the multivariate regression analysis tools described should provide a natural way of looking at large (both cross-sectional and chronological) data sets. This book can be assigned in seminar-type courses taken by advanced graduate students in statistics, machine learning, econometrics, business, and engineering. 128,39 €
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Technische Daten
Erscheinungsdatum
01.12.2022
Sprache
Englisch
EAN
9781071627914
Herausgeber
Springer US
Serien- oder Bandtitel
Lecture Notes in Statistics
Sonderedition
Nein
Autor
Gregory C. Reinsel, Raja P. Velu, Kun Chen
Seitenanzahl
411
Auflage
2
Einbandart
Broschiert
Hersteller: Springer, Europaplatz 3, Heidelberg, Deutschland, 69115, ProductSafety@springernature.com, Springer Nature Customer Service Center GmbH
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