R kullanarak İstatistik Öğrenmek Kitaplar

Tam olarak aradığım kitap nedir?

Aradığım şey, size uygulamalı deneyim sunmak ve böylece R'yi birlikte öğrenmenize yardımcı olmak için R'yi kullanırken istatistiklerini öğreten bir kitap. Amazon'da bunu yapmaya çalışan pek çok kitap gördüm, ancak R ile değil. Örnekler Minitab ve SAS.

R Book ve Statistics Computing bir seçenek midir? - Hala cevaplanmadı .

R Kitap ve İstatistiksel Hesaplama: S-Plus kullanarak Veri Analizine Giriş uygun görünüyor, ancak buradaki okuyucu görüşü yardımcı ve memnuniyetle karşılanacaktır.

Kitap istatistik dersleriyle nasıl ilişkili?

Aradığım şey hakkında daha kesin olmak gerekirse, şu iki öğrenciyi de üniversitedeki bir matematik bölümünden elde edilen istatistiklerle ilgili öğrenim çıktılarını düşünün:

Orta Düzey İstatistikler ve Olasılık ve İstatistikler , yani bir kitapta orta seviyeye giden normal bir istatistik dersi arıyorum ama sadece R'yi öğrenip kullanmanıza izin veren tahta ve kağıttan ziyade. Bu aynı zamanda en baştan istatistik öğrenmek istediğimi varsayan bir kitap arıyorum.

Bu kitap da araştırmacılar için.

Ben aynı zamanda bir yazılım mühendisi araştırmacısıyım, ancak veri dağları ile bulunduğunuz ve şu anda birçok alanda uygulanabilir olan otomatikleştirmek için kod yazmaya devam etmek için istatistik öğrenmek istediğiniz durumu tahmin ediyorum.

Bu, her bir eğri için her bir özelliğin her bir detayını öğrenmekle ilgilenmediğim anlamına geliyor, ancak daha fazla araştırma yapmak için veri alanını anlamakla ilgileniyorum; .

Son bir motivasyon olarak, istatistik varsayımları / kısıtlamaları ihlal edip etmediğine dair okunaklı bir kanıt bulunmadığı halde, istatistiksel çıkarımlara dayanarak sonuç iddia eden farklı topluluklarda bilimsel makaleler okurken kendimi buluyorum.

İstatistikler hakkında fazla bir şey içermeyen AR kitabı bu pratiği takip etmediğimi garanti etmiyor, bu yüzden de genel bir kitapla uğraşmaktansa, R kullanarak bir istatistik kursuna benzeyen bir kitap aramaya karar verdim.

Cross Validated içinde ilgili sorular.

• Hangi kitaplar bilgisayar bilimine uygulandığı için hesaplama istatistiklerine genel bir bakış sunar? - Bu, R kullanarak istatistik öğrenirken, sorunun genel bir bakış açısı aramasını zorlaştırır.
• Açık kaynak istatistik kitapları , çevrimiçi olarak kullanılabilen açık kaynak (açık kitaplar) listesini sunar.

Bu soru için cevaplar ve geri bildirim.

@Julie

Önerilen kitapların sayısı çok azdı, fakat çoktan rastladım ama maalesef bana uygun olmayan bir örnek:

R ile Tanıtım İstatistikler , Tanıtım İstatistik R kullanma , İstatistik: R kullanarak An Introduction Zaten amazon baktım kitapların birkaçı ancak istatistik genel üzeresiniz veya önceki istatistik bilgi gerektirir varsayımlarda. Genel bakış kitaplarındaki sorun, çoğunlukla varsayımlara, kısıtlamalara dikkat çekmemek ve bilgileri anlamlandırmak için yeterli açıklama sağlamakla ilgilidir.

Bu ihtiyaca uygun bir kitap olmadığına inanıyorsanız ya da R kitabı veya İstatistiksel Hesaplama: S-Plus kullanarak Veri Analizine Giriş'in buna uygun olacağını düşünürseniz, bu tip bir cevabı takdir ediyorum.

@Christopher Aden

Olasılık ve İstatistiğe Giriş R kullanımı, aradığım şeye en yakın, fakat yine de genel olan gibi görünüyor.

Beklediğim şey, İstatistiğin Temelleri David S. Moore gibi bir kitaptı , çünkü:

• Tüm istatistik konularını kapsar.
• Sadece açıklanan yöntemle uygulamalı öğrenmeyi sağlamak için miniTab ve diğer iki araç kullanır.
• Bu varsayımları ve kısıtlamaları çok vurgulamaktadır. Bu, derinlemesine istatistik dersi almayan ve istatistik kullanmak isteyen bir araştırmacı için çok önemlidir. Kitaplara neredeyse hiç bakılmıyor, bunlar araştırmacılar için tehlikeli.
  • Kitapların içindekileri burada görebilirsiniz . Odağın istatistik olup olmadığını ve araç kullanımının anlayışı geliştirmek olduğunu ve öğrencinin öğrenmeyi yaptıktan sonra istatistiklerini yapmak için araçları nasıl kullanacağını daha kolay bir şekilde öğrenmesini sağlamak olduğuna dikkat edin. Bu araçla ilgili değil, istatistiklerle ilgili!

Ben de aynısını istiyorum, ama R'yi kullanmak.

@Gregory Demin

Pedagoji örnekleri olarak R kullanır, istatistik öğrenmek istediğinizi varsayar ve hepsinden önemlisi açık kaynaktır. Ne yazık ki, ANOVA ve ANCOVA'yı veya daha ileri konuları kapsamaz.

@Peter Ellis

Bu soruda istenenleri kapsayan bir ders kitabı için iyi bir öneri.

Soruya cevap veren sorudaki kitaplar.

@Peter Ellis ve @Gregory Demin.

Amazon'da R Kitapları Koleksiyonu

Farklı öğrencilerin arka plan için R kitapları hakkında Amazon tartışma burada bulunabilir .

R kullanarak istatistik öğretimi Video dersleri

Bu soruyu motive eden ve istatistiklerden ziyade Veri Madenciliği hakkında daha fazla bilgi veren ve burada R'yi birlikte kullanan Google Tech, 2007’den konuşuyor .

Bence bunu cevaplamanın çok zor olmasının bir nedeni, R'nin o kadar güçlü ve esnek olmasıdır ki, R programlamasına gerçek bir giriş, istatistiklere girişte normalde ihtiyaç duyulanın ötesine geçmektedir. MiniTab, JMP veya SPSS kullanarak istatistik öğreten kitaplar, veri manipülasyonu, simülasyonlar, özel yapım işlevler, vs. söz konusu olduğunda R'nin yapabileceklerinin yüzeyini zorlukla çizen yazılımla nispeten basit şeyler yapıyor.

Bunu söylerken, Wilcox'un Sosyal ve Davranış Bilimleri İçin Modern İstatistiğinin: Pratik Bir Giriş'in (2012) harika bir kitap olduğunu düşünüyorum. İstatistiksel bir bilgi olmadığını varsayar ve sizi sıfırdan geniş bir yelpazede modern sağlam tekniklere götürür; ve onu açma ve veri setini yükleme yeteneğinden çok daha fazla R bilgisi olmadığını varsayar. ANOVA (OP'de belirtilen) de dahil olmak üzere klasik tekniklerin çoğunu kapsar.

Bu kitabı aynı anda istatistik ve SPSS gibi bir istatistik paketi getiren kitapların karşılığı olarak görecektim. Bununla birlikte, R - 'de programlamayı öğretmeyecek - sadece onunla modern istatistiksel analizin nasıl yapılacağını, istatistik analizine çoğu diğer yaklaşımın getirdiği klasik analizde bilinen problemleri ele alan güçlü tekniklere vurgu yaparak.

Bu kitabın özellikle baştan beri ele aldığı klasik yöntemlerle ilgili üç problem, ağır kuyruklu dağılımlardan örneklemedir; çarpıklık; ve heteroscedasticity.

Wilcox, R'yi kullanır çünkü "Modern istatistiksel tekniklerden faydalanma açısından, R açıkça baskındır. Verileri analiz ederken, kuşkusuz yüzyılın son çeyreğinde en önemli yazılım gelişimidir. Ve ücretsizdir. Klasik yöntemlerin temel kusurları olmasına rağmen tamamen terk edilmeleri önerilmemektedir ... Sonuç olarak, standart yöntemlerin R ile nasıl uygulanacağı ile ilgili resimler verilmiştir. Burada özellikle önem taşıyan, 900 R'yi kullanarak modern yöntemlerin nasıl uygulanacağı ile ilgili resimlerin sağlanmasıdır. Bu kitap için yazılmış fonksiyonlar.

Bu kitap o kadar mükemmel ki, iş için bir kopyasını aldıktan sonra evde kendi kopyanızı satın aldım.

Bölüm başlıkları:

1. Verilerin sayısal ve grafiksel özetleri;
2. olasılık ve ilgili kavramlar;
3. örnekleme dağılımları ve güven aralıkları;
4. hipotez testi;
5. regresyon ve korelasyon;
6. önyükleme yöntemleri;
7. iki bağımsız grubu karşılaştırmak;
8. iki bağımlı grubun karşılaştırılması;
9. tek yönlü ANOVA;
10. iki yönlü ve üç yönlü tasarımlar;
11. ikiden fazla bağımlı grubun karşılaştırılması;
12. çoklu karşılaştırmalar;
13. bazı çok değişkenli yöntemler;
14. sağlam regresyon ve birliktelik önlemleri;
15. kategorik verilerin analizinde temel yöntemler;

Daha fazla düzenleme - David Moore'a aradığınızı gösteren bir örnek verdikten sonra, Wilcox'un kitabının ihtiyacı karşıladığını düşünüyorum.

Olabilir "İstatistiksel Düşünce giriş" ?

@ Julie'nin Verzani'nin kitabını yayınlaması, ne R ne de istatistik deneyimine sahip olmayan biri için gerçekten güzel bir seçimdir. Hem U hem de UC Davis’teki siyaset bilimi bölümünün kullandığı istatistiklerle ilgili yeterince yumuşak ve bu öğrencilerin ne programlama dersleri ne de üst düzey matematiği var. Çalışmalarına CRAN paketi SimpleR ile ulaşılabilir .
Bir Computer Science geçmişinden geldiğiniz için, R'ye çok yumuşak bir giriş yapmanız gerektiğini düşünmüyorum. Veri yapıları, kapsam belirleme ve neden bir hata ayıklayıcısına ihtiyaç duyduğunuzu iyi bildiğinizi varsayıyorum. R üzerine hesaplama merkezli bir bakış açısı için (bir lisans statüsünde bir istatistiksel programlama dersinde görebileceğinizden daha fazlası), Norm Matloff'un R Programlama Sanatı'nı inceleyin.. İlginizi çekip çekmediğini görmek için, Matloff'un web sitesinde çok kaba taslak ön baskı sürümü var . Onun tarzını beğenirseniz, bitmiş kopyayı almanızı tavsiye ederim. O bir CS profesörüdür ve kitabı bir istatistik izleyicisinden çok bir CS izleyicisine yazar.
G. Jay Kerns (burada sık sık yayınlanan bir poster) ayrıca R Kullanarak Olasılık ve İstatistiğe Giriş adlı çevrimiçi bir kitaba sahiptir . Şahsen ben R'nin cesaretini tanıtmanın harika bir hizmet olduğunu hissediyorum
, sorunuzun bir CS uzmanına yönelik cevaplar almayı hedeflediğini biliyorum, ancak lütfen bu konuyu da göz önünde bulundurun: İstatistikçi olmayan bilim adamları için hangi kitabı önerirsiniz ?

Bu kitabı çok faydalı buldum , ancak p-value, ANOVA, et cetera gibi temel istatistiksel terimler hakkında biraz bilgi sahibidir.

Bu kitap , istatistiksel kavramlara kendileri için daha nazik bir giriş sunar ...

Adelaide University aracılığıyla iyi bir kitap, çevrimiçi olarak ve basılı olarak satın alınabilir.

R ile İstatistik İstatistikleri

Yapısında çok iyi ayrılmıştır ve daha derinlemesine konulara geçmeden önce R'ye bir girişin yanı sıra İstatistiklere temel bir giriş yapmayı da kapsar.

R web sitesinde referans olarak verdiğim çok derin bir kitap listesi var, ancak şu anda başlıkları okumamıştım, ilerledikçe güncellenecek.

https://www.r-project.org/doc/bib/R-books.html

Öğrenme İstatistikleri Randall by R Kullanarak E. Schumacker Ocak 2014'ten SAGE Publications'dan geliyor. Kayıttaki tüm materyalleri içerir.