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Geared toward upper-level undergraduates and graduate students, this two-part treatment deals with foundations as well as models and applications. Starting with a look at practical elements of matrix theory, it discusses continuous multivariate distributions and basic multivariate statistics in the normal distribution. Topics in the second half include 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. This new edition features a Solutions Manual with answers to the exercises.
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