Nama Buku
:
Applied Multivariate Statistical Analysis 6th Ed
Penulis
:
Richard A Johnson & Dean W Wichern
Halaman
:
794
Ebook 082 Applied Multivariate Statistical Analysis 6th Ed Richard A Johnson & Dean W Wichern
Buku Applied Multivariate Statistical Analysis edisi ke-6 ditulis oleh Richard A. Johnson (profesor statistik di University of Wisconsin-Madison) dan Dean W. Wichern (Professor Emeritus di Texas A&M University), yang keduanya dikenal luas sebagai ahli statistik dengan pengalaman panjang dalam pendidikan dan penelitian statistik lanjutan. Buku ini merupakan teks klasik dalam analisis statistik multivariat yang dirancang untuk membantu pembaca memahami dan menerapkan teknik statistik ketika bekerja dengan data berdimensi banyak — di mana lebih dari satu variabel perlu dianalisis secara bersamaan. Materinya mencakup mulai dari distribusi normal multivariat, inferensi multivariat, regresi linier multivariat, analisis komponen utama, analisis faktor, korelasi kanonik, hingga teknik klasifikasi seperti diskriminan dan clustering — semuanya disajikan dengan penekanan pada interpretasi, pemilihan teknik yang tepat, serta contoh penerapan nyata dalam data real-world.
Buku ini banyak digunakan sebagai buku teks utama atau referensi lanjutan dalam kursus seperti Multivariate Statistics, Applied Statistics, Experimental Design, Marketing Research, dan Statistik Bisnis di tingkat sarjana akhir dan pascasarjana. Karena sifatnya yang komprehensif dan aplikatif, buku ini sangat relevan untuk mahasiswa di Ilmu Statistik, Ilmu Data, Ekonomi Kuantitatif, Psikometri, Biostatistika, Ilmu Sosial yang memakai analisis data lanjutan, dan teknik ilmu alam atau sosial lain yang bekerja dengan multivariate datasets. Ini terutama berguna bagi mereka yang sudah memiliki dasar statistik (seperti statistika deskriptif dan inferensial satu variabel) dan ingin memperluas kemampuan analisanya ke situasi yang melibatkan lebih dari satu variabel secara bersamaan.
Buku ini sangat berguna dalam konteks riset dan dunia profesional, karena menyediakan kerangka teoritis yang kuat serta panduan praktis untuk menginterpretasikan dan memilih teknik analisis yang tepat ketika bekerja dengan data multivariat. Dalam riset akademik, teknik seperti principal component analysis, factor analysis, multivariate regression, canonical correlation, clustering, dan diskriminan sering dipakai untuk mereduksi dimensi data, mengevaluasi struktur korelasi antar variabel, serta membuat prediksi atau klasifikasi yang valid. Dalam konteks profesional — misalnya di bidang data science, machine learning, pemasaran kuantitatif, bioinformatika, ekonomi empiris, dan riset pasar — pemahaman tentang metode multivariat membantu untuk mengolah data kompleks, membuat model statistik yang tepat, dan menghasilkan insight yang dapat ditindaklanjuti, menjadikan buku ini sumber penting untuk pengalaman analitis yang mendalam.
Program Mahasiswa Sabi
Kerjain Tugas Lebih Mudah Sambil Sharing dan Belajar Bareng
Mahasiswa Sabi
©Repository Muhammad Surya Putra Fadillah
