Gelişmiş istatistik kitapları önerisi

Bu sitede tanıtım istatistikleri ve makine öğrenimi ile ilgili kitap önerileri için birkaç konu var, ancak öncelik sırasına göre: maksimum olabilirlik, genelleştirilmiş doğrusal modeller, temel bileşen analizi, doğrusal olmayan modeller dahil olmak üzere gelişmiş istatistikler hakkında bir metin arıyorum . AC Davison'dan İstatistiksel Modeller denedim ama açıkçası 2 bölümden sonra koymak zorunda kaldım. Metin, kapsamı ve matematiksel muameleleri bakımından ansiklopediktir ancak bir uygulayıcı olarak, önce sezgiyi anlayarak konulara yaklaşmayı ve sonra matematiksel arka plana dalmayı seviyorum.

Bunlar, pedagojik değerleri için üstün olduğunu düşündüğüm bazı metinler. Bahsettiğim daha ileri konular için bir eşdeğer bulmak istiyorum.

• İstatistikler , D. Freedman, R. Pisani, R. Purves.
• Tahmin: Yöntem ve Uygulamalar , R. Hyndman ve ark.
• Çoklu Regresyon ve Ötesi , TZ Keith
• Çağdaş İstatistiksel Tekniklerin Uygulanması , Rand R. Wilcox
• R - (PDF Çıktı Sürümü) , Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie ve Robert Tibshirani'deki Uygulamalarla İstatistiksel Öğrenmeye Giriş
• İstatistiksel Öğrenmenin Ögeleri: Veri Madenciliği, Çıkarım ve Tahmin. - (PDF Yayınlanan Sürüm) , Hastie, Tibshirani ve Friedman (2009)

Azami olabilirlik: Tüm Olasılıklarda (Pawitan). Sadece olasılıkla ilgili kitaplarla ilgili olarak orta derecede açık kitap ve en açık (IMO). Ayrıca R kodu var.

GLM'ler: Kategorik Veri Analizi (Agresti, 2002) okuduğum en iyi yazılı istatistik kitaplarından biri (ayrıca R kodu da mevcut). Bu metin aynı zamanda azami olasılıkta da yardımcı olacaktır. Üçüncü baskı birkaç ay içinde çıkıyor.

İkincisi, yukarıdaki ikisi için listemdeki Collett'in Modelleme İkili Verileridir .

PCA: Rencher'in yazılarını çok değişkenli analiz metodlarında açıkça görüyorum . Bu yüksek lisans düzeyinde bir metindir, ancak giriş niteliğindedir.

Olabilirlik Tahmini Üzerine Bazı Kitaplar

• * Amari, Barndorff-Nielsen, Kass, Lauritzen ve Rao, İstatistiksel çıkarımda diferansiyel geometri . $-\small{\text{Geometrical approach for proving existence, uniqueness and other properties of MLE.}}$

• * Butler, Saddlepoint Uygulamaları ile Yaklaşımlar .
  $-\small{\text{Saddlepoint approximations to the MLE on complicated models.}}$

• * Cox, İstatistiksel Çıkarım Prensipleri .
  $-\small{\text{A basic reference on MLE.}}$

• * Cox ve Barndorff-Nielsen, Çıkarım ve Asimptotik . $-\small{\text{Likelihood, pseudo-likelihood, approximation theorems and asymptotics explained by}}$ $\small{\text{two exponents in this area.}}$

• * Edwards, Olabilirlik .
  $-\small{\text{A reference for a general discussion on this concept.}}$

• * Ferguson, Büyük Örnek Teoride Bir Ders . $-\small{\text{Contains classical results on asymptotic properties of point estimators.}}$

• * Kalbfleisch, Olasılık ve İstatistiksel Çıkarım II . $\spadesuit$
  $-\small{\text{Introductory book containing interesting basic results such as the continuous }}$ $\small{\text{approximation to the likelihood which is not always explained.}}$

• * Lehmann ve Casella, Nokta Tahmin Teorisi .
  $-\small{\text{Classical results on point estimation, an essential reference.}}$

• * Pace ve Salvan, İstatistiksel Çıkarım Prensipleri: Neo-Balıkçı Bakış Açısından . Neo-Balıkçı : Düşünce okulu hakkında gittikçe daha popüler hale geliyor $-\small{\text{A good reference on a school of thought becoming more and more popular:}}$ $\small{\text{the Neo-Fisherian.}}$

• * Pawittan, Her Şey Olabilir: İstatistiksel Modelleme ve Olabilirlik Kullanarak Çıkarım .

• * Serfling, Matematiksel İstatistiğin Yaklaşım Teoremleri . $-\small{\text{More rigorous book, here you can find the mystical "regularity conditions".}}$

• * Severini, İstatistikte Olabilirlik Yöntemleri .

• * Shao, Matematiksel İstatistikler .
  $-\small{\text{Classical results, good as a textbook.}}$

• * Sprott, Science İstatistiksel Çıkarım . - $\spadesuit$ $-\small{\text{Basic reference on likelihood, profile likelihood and classical statistical modelling.}}$

• * van der Vaart, Asimptotik İstatistikler .
  $-\small{\text{A general reference on: modes of convergence, properties of MLE, delta method,}}$ $\small{\text{ moment estimators, efficiency and tests.}}$

• * Young ve Smith, İstatistiksel Çıkarımın Temelleri . p ∗$-\small{\text{A more recent book on: Likelihood, pseudolikelihood, saddlepoint approximations,}}$ $\small{p^*\text{ formula, modified profile likelihoods and more.}}$

$\spadesuit$ OP için Öneri

Tahminime göre, gereksinimleriniz için, genelleştirilmiş doğrusal modellerle ilgili en iyi kitap muhtemelen:

• Agresti'nin Kategorik Veri Analizine Giriş

Daha iyi düşünülebilecek başka kitaplar var, ancak yoğun matematikten kaçınmayı tercih eden bir uygulayıcıya daha az çekici geleceğinden şüpheliyim:

• Agresti'nin Kategorik Veri Analizi (ana metni),
  uygulayıcılar için iyidir, fakat daha yoğundur
• McCullagh & Nelder'ın Genelleştirilmiş Doğrusal Modelleri ,
  bunun için incil olduğunu duydum (hiç denemedim), ancak hatırı sayılır bir matematiksel karmaşıklık talep ediyor
• Dobson'ın Genelleştirilmiş Lineer Modeller giriş ,
  olan olası IMO, geçmek için, ama oldukça matematiksel olarak yoğun hala

Diğer konulara gelince, korkarım onlar için kitapları bilmiyorum ama belki başkaları bazı önerilerde bulunabilirler.

Bunlar aradığınız düzeyde olup olmadığından emin değilim, ancak yararlı bulduğum bazı kitaplar ...

GLM'ler - McCullagh ve Nelder kanonik kitaptır

PCA - Temel Bileşenler A Kullanım Kılavuzu - başlığında rağmen bu konu hakkında derinlemesine bir dereceye girer ki

Sevdiğim ve güvendiğim Doğrusal Olmayan Modeller kitapları (1) Bates ve Watt ve (2) Gallant . Her ikisi de Wiley tarafından yayınlandı.

Larry Wasserman'in "Tüm İstatistikler" ve "Tüm Parametrik Olmayan İstatistikler" kitaplarını gerçekten çok seviyorum. Çok okunaklılar ve çok fazla alanı çabucak kaplıyorlar.

Bayesian analizi (kesin olmayan analiz dahil) için, büyük fişler koyacağım:

• Bernardo, JM ve Smith, AFM (2000) Bayes Teorisi . Wiley: Chichester.

• Gelman, A. ve arkadaşları (2013) Bayesian Data Analysis (Üçüncü Baskı) . CRC Press: Boca Raton.

• Walley, P. (1990) Kesin Olasılıklarla İstatistiksel Muhakeme . Chapman ve Salonu.

Parlak Peter Walley tarafından yazılan son kitap, duyarlılık analizi yapmanın farklı yollarını ve bunun aksiyomatik düzeyde olasılık teorisine dahil edilebileceği gerçeğini gözler önüne seriyor.

Mehta (2014) İstatistiksel Konular (ISBN: 978-1499273533) orta düzeyde iyi bir istatistik hikaye anlatımıdır. Yine de yukarıda not ettiğiniz konuların çoğunu kapsamıyor.

Gerçekten basit bir tanıtım istatistik kitabı olan Andy Field'ın "R kullanarak İstatistikleri Keşfetme" - SPSS için de kullanılabilir. Çok güzel örnekler içeriyor ve okumak bile eğlenceli. Diğer kitaplarla karşılaştırıldığında daha az kesin, ancak çok az matematiksel formül ve çok fazla metin var. Temel bir başlangıç ​​için kolay buldum ve zaman zaman kullanıyorum.