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Preface Notation I. Introduction 1. Foundations 2. Matrix Theory Useful in Multivariate Analysis 3. Continuous Multivariate Distributions, The Normal Distribution, Bayesian Inference 4. Multivariate Large Sample Distributions and Approximations 5. The Wishart and Related Distributions 6. Other Continuous Multivariate Distributions 7. Basic Multivariate Statistics in the Normal Distribution II. Models 8. Regression and the Analysis of Variance 9. Principal Components 10. Factor Analysis and Latent Structure Analysis 11. Canonical Correlations 12. Stable Portfolio Analysis 13. Classifications and Discrimination Models 14. Control in the Multivariate Linear Model 15. Structuring Multivariate Populations (Multidimensional Scaling and Clustering) Appendixes Index
Includes practical elements of matrix theory, continuous multivariate distributions and basic multivariate statistics in the normal distribution; regression and the analysis of variance; factor analysis and latent structure analysis; canonical correlations; stable portfolio analysis; classifications and discrimination models; control in the multivariate linear model; and structuring multivariate populations. 1982 edition.
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