אם היית יכול לחזור אחורה בזמן ולהגיד לעצמך לקרוא ספר ספציפי בתחילת הקריירה שלך כסטטיסטיקאי, איזה ספר זה יהיה?
אם היית יכול לחזור אחורה בזמן ולהגיד לעצמך לקרוא ספר ספציפי בתחילת הקריירה שלך כסטטיסטיקאי, איזה ספר זה יהיה?
הנה שניים להכניס לרשימה:
אלמנטים של למידה סטטיסטית מאת האסטי, טיבשיראני ופרידמן http://www-stat.stanford.edu/~tibs/ElemStatLearn/ צריכים להיות בכל סטטיסטיקאים ספרייה!
אני לא סטטיסטיקאי, ולא קראתי כל כך הרבה על הנושא, אבל אולי
ליידי טעימת תה: איך הסטטיסטיקה חוללה מהפכה במדע במאה העשרים יש להזכיר את p>
? זה לא ספר לימוד, אבל עדיין כדאי לקרוא אותו.
לא ספר, אבל לאחרונה גיליתי מאמר מאת ג'ייקוב כהן בפסיכולוג אמריקאי שכותרתו "דברים שלמדתי (עד כה)." הוא זמין כ- pdf כאן.
לפני זמן רב המונוגרפיה הקטנה של ג'ק קיפר "מבוא להיסק סטטיסטי" קילפה את המסתורין של הרבה מאוד נתונים סטטיסטיים קלאסיים ועזרה לי להתחיל עם שאר הספרות. אני עדיין מתייחס אליו וממליץ עליו בחום לסטודנטים חזקים בקורסי סטטיסטיקה שנה ב '.
לא הייתי טוען כי כל אחד מאלה צריך להיחשב "הספר המשפיע ביותר ... [ל] סטטיסטיקאי [ים]", אך עבור אלה שרק התחילו ללמוד על הנושא, שני ספרים מועילים הם:
ספרו של וויליאם קליבלנד "האלמנטים של גרף נתונים" או ספרו "Visualizing Data"
אני חושב שכל סטטיסטיקאי צריך לקרוא את ה היסטוריה של הסטטיסטיקה: מדידת אי הוודאות לפני 1900 של סטיגלר
זה כתוב יפה, יסודי וזה אינה נקודת מבט של היסטוריון אלא של מתמטיקאי, ולכן היא לא נמנעת מהפרטים הטכניים.
אני אומר את התצוגה החזותית של מידע כמותי מאת Tufte, ואת Freakonomics למשהו מהנה.
המלצות הספר המעניינות של אנדרו גלמן נמצאות כאן:
http://thebrowser.com/interviews/andrew-gelman-on-statistics
בנוסף ל"היסטוריה של הסטטיסטיקה "שהציע גרהם, ספר סטיגלר נוסף שכדאי לקרוא הוא
בצד המתמטיקה / היסודות: שיטות מתמטיות לסטטיסטיקה של הרלד קרמר.
לתיאור ברור של מה שצריך להיות במאמרים בכתב העת למדעי החברה (סיוע אם אתה כותב או סוקר עמיתים) אני אוהב את מדריך הסוקר לשיטות כמותיות במדעי החברה. במיוחד אני אוהב את desideratra השולחן כתמצית של המינימום שעליו להכיל מאמר (מאמר, עבודת גמר, עבודת גמר). הפרקים מופרדים על ידי טכניקת ניתוח, וזה נחמד. אני חושב שלספר יש יישומים רחבים יותר מאשר "רק" מדעי החברה שכן הטכניקות המכוסות משמשות בתחומים רבים.
די בשלב מוקדם, אז אולי לא מכוסה בשאלה, התוודעתי ל מבואו של אוט לשיטות סטטיסטיות וניתוח נתונים. זה די יקר, אבל הוא מקור נפלא בהצגת המודלים הסטטיסטיים הבסיסיים לשיטות GLM שונות. אני חולם על היום בו כתבי עת דורשים מאמרים להכיל את הנוסחה של המודל הסטטיסטי שנבדק.
לבדיקת הנחות הבדיקה, בחינת ההשפעות של אפשרויות שונות במבחן וכן הלאה, זה הספר שהלוואי שהיה לי כשלמדתי. יש לי את המהדורה הקודמת וזה אחד המשאבים הכלליים הטובים ביותר שרכשתי בגלל האופן הברור והעקבי שבו מונח מידע על הבדיקות. הוא מכיל דוגמאות יפות הממחישות את המבחנים, ואינו דורש מהקורא חבילה סטטיסטית מסוימת על מנת לעקוב אחר התצוגות.
שולל על ידי אקראיות מאת טאלב
טאלב הוא פרופסור בקולומביה וסוחר אופציות. הוא הרוויח כ- 800 מיליון דולר בשנת 2008 בהימורים נגד השוק. הוא גם כתב ברבור שחור. הוא דן באבסורד שבשימוש בהתפלגות הנורמלית לשווקי מודלים ומתפלסף על יכולתנו להשתמש באינדוקציה.
אם אתה מעוניין, סקרתי הן באמזון והן ב http: // www. integrativestatistics.com/favorites.htm
קראתי את ההמלצות שלעיל והופתעתי לגלות שרוב האנשים שענו על השאלה היו אנשים שאינם סטטיסטיקאים בעצמם.למעט 2 או 3 יוצאים מן הכלל ... בתור סטטיסטיקאי תעשייתי שבמקרה עבד גם עם מדעני חברה ואנשי מקצוע בתחום הבריאות הייתי אומר שאם אוכל לקחת איתי רק ספר אחד לאי מדברי זה יהיה ג'ורג 'EP Box, סטטיסטיקה לניסויים (וויילי).בסגנונו ההומוריסטי והצלול הבלתי ניתן לחיקוי הוא מסביר את המהות והפילוסופיה של בניית מודלים מתמטיים לנתונים אמיתיים.חשיבה קפדנית, בלי קלות דעת מתמטית, בלי שטויות, מלמדים אותנו לחשוב סטטיסטית, לשרטט ולדמיין כל מה שאתה יכול.יצירת מופת של מדען יישומי מוכשר (מהנדס כימיה הפך לסטטיסטיקאי).תמיד כיף לקרוא שוב.
המון ספרים טובים כבר הציעו. אבל הנה עוד אחד: "Reckoning With Risk" של גרד גיגרנר, מכיוון שההבנה כיצד הסטטיסטיקה משפיעה על ההחלטות חשובה יותר מלהתאים לכל התיאוריה. למעשה חטא מספר 1 של סטטיסטיקאים אינו מצליח לתקשר בצורה ברורה. ספרו מדבר על ההשלכות של תקשורת לקויה וכיצד להימנע מכך.
אני הולך להמשיך ולהציע ספר לימוד רגיל בתחום. אני מדבר על הסתברות וסטטיסטיקה מאת דגרוט ושרביש, שפורסם לראשונה בשנת 1975.
ספר זה שימש ספר לימוד עבור סטודנטים רבים ונחשב לקלאסי, בצדק לדעתי. הוא מכסה נושאים כגון קומבינטוריקה, התפלגויות, סטטיסטיקה בייזיאנית, הסקת סיכוי וניתוח רגרסיה. ככל הידוע לי שום ספר לימוד אחר אינו כה יסודי ולכן אני מאמין שהוא חובה.
למדתי הרבה מהתנ"ך לסטטיסטיקה בייסיאנית:
המדריך החיוני לגדלי השפעה: כוח סטטיסטי, מטא-אנליזה ופרשנות תוצאות מחקר מאת פול ד 'אליס
ספר זה אם "חייב להיות" לכל מי שעורך מחקר מדעי כלשהו, במיוחד מחקר שאינו נובע מסטטיסטיקה / מתמטיקה טהורים. הספר שלהלן מרחיב את הראשון בנושא מרווחי אמון.
הבנת הסטטיסטיקה החדשה: מידות האפקט, מרווחי אמון ומטה-אנליזה מאת Geoff Cumming
"המשפיע ביותר" הוא תפיסה שונה מאוד מ"כולם צריכים לקרוא ". אני לא כשיר לענות על הראשון - היית זקוק למישהו שהוא היסטוריון של סטטיסטיקה - אבל עבור השני, הנה כמה:
סטטיסטיקה כטיעון עקרוני מאת רוברט אבלסון צריך לקרוא על ידי כל מי שעושה או משתמש בסטטיסטיקה בחיפוש אחר מדע, מדעי הרוח וכו '.
שני ספריו של וויליאם ס 'קליבלנד בנושא גרפיקה: אלמנטים של נתוני גרפים ו Visualizing Data . לסטטיסטיקאים, הייתי שם את אלה לפני עבודתו של טופט אפילו, כיוון שטופט אינו כדאי אלא כי א) קליבלנד כתב עם סטטיסטיקאים כקהל המיועד שלו וב) קליבלנד ביסס את המלצותיו על נתונים ניסיוניים על האופן שבו אנשים מסתכלים על גרפים, במקום אינטואיציה.
ניתוח נתוני חקר מאת ג'ון טוקי. זה מתוארך אבל בעל ערך - אתה יכול לעשות הרבה עם עיפרון ונייר ומוח (לפחות, אם המוח שלך טוב כמו של טוקי!)
זה כנראה יהיה ניתוח נתונים בייסיאני מאת גלמן או למידה עמוקה עם פייתון.אבל זה קצת כמו לקחת סטרפטומיצין לימי הביניים.אלה לא נכתבו כשהתחלתי את הקריירה שלי ולא מעט דברים מהספרים היו חדשות גדולות אז.חלק מהדברים המשפיעים ביותר שכולם צריכים לדעת אינם נמצאים במקור אחד (אולי הם צריכים להיות, אבל ...).
ה מדריך לאקונומטריקה של קנדי מכיל שפע של עצות מעשיות בנושא מגוון רחב של ניתוחים סטטיסטיים.זה איכשהו גם צפוף במידע להפליא וגם קל לקריאה, ואני עדיין לומד משהו חדש בכל פעם שאני מרים אותו.
ב אקונומטריקה מבואת של וולדרידג 'יש גם כמות רבה של דיונים מסוג זה, אך כספר לימוד מקדים הוא עצמאי יותר.הלוואי שהיה לי קורס שמסביב.