Her istatistikçinin okuması gereken en etkili kitap hangisidir?

Zamanda geriye gidip, kariyerinizin başlangıcında istatistikçi olarak belirli bir kitabı okumanızı söylerseniz, hangi kitap olurdu?

İşte listeye girmek için iki tane:

Tufte. Kantitatif bilgilerin görsel gösterimi
Tukey. Keşifsel veri analizi

Hastie, Tibshirani ve Friedman'dan İstatistiksel Öğrenme Öğeleri http://www-stat.stanford.edu/~tibs/ElemStatLearn/ herhangi bir istatistik kütüphanesinde bulunmalıdır!

İstatist değilim ve konuyla ilgili fazla bir şey okumadım ama belki de

Çay Tadımı Bayan: Yirminci Yüzyılda İstatistikler Bilim Devrimi Nasıl Yaptı?

belirtilmeli mi? Ders kitabı değil, yine de okumaya değer.

Olasılık Teorisi: Bilim Mantığı

Darrell Huff - İstatistiklerle Nasıl Yalan Edilir

Bir kitap değil, ama geçenlerde Jacob Cohen'in Amerikan Psikoloğu'nda "Şu ana kadar öğrendiğim şeyler" başlıklı bir makalesini keşfettim. Bu bir pdf olarak kullanılabilir burada .

Uzun zaman önce, Jack Kiefer'in "İstatistiksel Çıkarımlara Giriş" adlı küçük monografisi , çok sayıda klasik istatistiğin gizemini ortadan kaldırdı ve literatürün geri kalanıyla başlamama yardımcı oldu. Ben hala ona atıfta bulunuyorum ve ikinci yıl istatistik derslerinde güçlü öğrencilere şiddetle tavsiye ediyorum.

Bunlardan herhangi birinin "istatistikçi [ler] için en etkili kitap ..." olarak görülmesi gerektiğini düşünmüyorum, ancak konu hakkında yeni yeni başlayanlar için, iki yararlı kitap:

1. Robert Abelson, İlkeli Değişken Olarak İstatistik
2. Paul Murrell, Veri Teknolojilerine Giriş

William Cleveland'ın "Grafik Verilerin Öğeleri" kitabı veya "Veriyi Görselleştirme" adlı kitabı

Her istatistikçinin Stigler'in İstatistik Tarihini: 1900'den önceki Belirsizlik Ölçümü'nü okuması gerektiğini düşünüyorum.

Güzelce yazılmış, ayrıntılı ve tarihçi bir bakış açısı değil, bir matematikçi olduğu için teknik detaylardan kaçınmıyor.

Ben eğlenceli bir şeyler için Tufte ve Freakonomics tarafından verilen nicel bilgilerin görsel gösterimini söylüyorum .

Andrew Gelman'ın ilginç kitap önerileri burada:

http://thebrowser.com/interviews/andrew-gelman-on-statistics

Graham tarafından önerilen "İstatistikler Tarihi" ne ek olarak, okumaya değer başka bir Stigler kitabı

Tablodaki İstatistikler: İstatistiksel Kavram ve Yöntemlerin Tarihi

Matematik / temeller tarafında: Harald Cramér'in Matematiksel İstatistik Metodları .

Sosyal bilimler dergisindeki makalelerde neler olması gerektiğine dair net bir açıklama için (yazarken veya akran incelemesinde yardım alırken) Sosyal Haklarında Nicel Yöntemlere İlişkin İnceleme Rehberini seviyorum . Özellikle, bir makalenin (makale, tez, tez) içermesi gereken asgari bir özne olarak tablodaki tabloyu beğendim. Bölümler güzel olan analiz tekniği ile ayrılmıştır. Kitabın sosyal bilimlerin "sadece" dan daha geniş uygulamalara sahip olduğunu düşünüyorum çünkü kapsanan teknikler birçok alanda kullanılıyor.

Oldukça erken, bu nedenle belki de soru tarafından ele alınmadı, Ott'in İstatistiksel Yöntemlere ve Veri Analizine Giriş ile tanıştırıldım . Oldukça pahalı, ancak çeşitli GLM yöntemleri için altta yatan istatistiksel modelleri göstermekte harika bir kaynak. Dergilerin, içerdikleri makalelerin, test edilen istatistiksel modelin formülünü gösterdiğini gösterdiği günü hayal ediyorum.

Test varsayımlarını kontrol etmek, bir test içindeki çeşitli seçeneklerin etkilerini incelemek için, vb. Okuduğumda dilediğim kitap budur . Önceki basıma sahibim ve bu, testlerle ilgili bilgilerin ortaya konduğu açık ve tutarlı bir şekilde satın aldığım en iyi genel kaynaklardan biri. Testleri gösteren güzel örnekler içerir ve okuyucunun açıklamaları takip etmek için belirli bir istatistiksel pakete sahip olmasını gerektirmez.

Talebi Rastgele Olarak Kandırdı

Taleb Columbia'da bir profesör ve bir seçenek tüccarıdır. 2008 yılında pazara karşı bahis oynayarak yaklaşık 800 milyon dolar kazandı. Ayrıca Black Swan yazdı. Piyasaları modellemek için normal dağılımın kullanılmasının saçmalığını tartışıyor ve indüksiyon kullanma yeteneğimizi felsefe ediyor.

1. Michael Oakes'un İstatistiksel Çıkarımı: Sosyal ve Davranış Bilimleri İçin Bir Yorum .
2. Elazar Pedhazur'un Davranış Araştırmalarında Çoklu Regresyon . Eğer muazzam detaylara ve kendine özgü tonlara dayanabiliyorsan.

İlgilendiğiniz takdirde, hem Amazon’da hem de http://www.integrativestatistics.com/favorites.htm adresinde gözden geçirdim.

Yukarıdaki önerileri okudum ve soruyu cevaplayan kişilerin çoğunun istatistikçi olmayan kişiler olduğunu görünce şaşırdım. 2 ya da 3 istisna dışında ... Sosyal bilimciler ve sağlık uzmanlarıyla da çalışan bir endüstri istatistikçisi olarak, benimle birlikte ıssız bir adaya yalnızca bir kitap alabilirsem, George EP Box, Deneyciler İstatistikleri olacağını söyleyebilirim. (Wiley). Taklit edilemez mizahi ve berrak tarzında gerçek veriler için matematiksel modeller inşa etmenin özünü ve felsefesini açıklar. Titiz düşünce, matematiksel anlamsızlık, saçmalama yok, istatistiksel olarak düşünmeyi, elinizden geleni yapmayı ve görselleştirmeyi öğretiyor. Yetkili bir uygulamalı bilim adamının şaheseri (kimya mühendisi istatistikçiye döndü). Tekrar okumak her zaman eğlencelidir.

Pirinç: Matematiksel İstatistik ve Veri Analizi

Çok sayıda iyi kitap zaten önerildi. Ancak burada bir diğeri: Gerd Gigerenzer'in "Riskle Hesap Verme" si, çünkü istatistiklerin kararları nasıl etkilediğini anlamak, tüm teoriyi doğru yapmaktan daha önemlidir. Aslında istatistikçilerin bir numaralı günahı açıkça iletişim kuramıyor. Kitabı, zayıf iletişimin sonuçları ve nasıl önlenebileceği hakkında konuşuyor.

Devam edeceğim ve bu alanda standart bir kitap önereceğim. İlk olarak 1975'te yayınlanan Degroot ve Schervish'in Olasılık ve İstatistik'ten bahsediyorum.

Bu kitap birçok öğrenciye ders kitabı olarak sunuldu ve bence klasik olarak kabul edildi. Kombinatorik, dağılımlar, bayes istatistiği, olabilirlik çıkarımı ve regresyon analizi gibi konuları kapsar. Bildiğim kadarıyla başka hiçbir ders kitabı bu kadar kapsamlı değildir, bu yüzden mutlaka olması gerektiğini düşünüyorum.

İncil'deki Bayesian istatistiklerinden çok şey öğrendim:

Jose Bernardo ve Adrian Smith (2000) Bayes Teorisi.

Etki Boyutları için Temel Rehber: İstatistiksel Güç, Meta-Analiz ve Paul D. Ellis'in Araştırma Sonuçlarının Yorumlanması

Bu kitap, herhangi bir bilimsel araştırmayı yürüten herkes için, özellikle de saf istatistiklerden / matematikten gelmeyen "olması gereken" ise. Aşağıdaki kitap, güven aralıkları ile ilgili ilk kitabı genişletmektedir.

Yeni İstatistikleri Anlamak: Etki Boyutları, Güven Aralıkları ve Geoff Cumming'in Meta Analizi

“En etkili”, “herkesin okuması” ndan çok farklı bir kavramdır. İlkini cevaplamaya yetkin değilim - istatistik tarihçisi olan birine ihtiyacın olacak - ikincisi için işte bazıları:

1. Robert Abelson'un İlkeli Argümanı Olarak İstatistikler , bilim, beşeri bilimler, vb. Peşinde istatistik yapan veya kullanan herkes tarafından okunmalıdır.

2. William S. Cleveland'ın grafiklerle ilgili iki kitabı: Grafik verisinin unsurları ve Verilerin görselleştirilmesi . İstatistikçilere göre, bunları Tufte'nin çalışmalarının önüne koyardım, bot çünkü Tufte buna değmez ama a) Cleveland, hedef kitlesi olarak istatistikçilerle yazdı ve b) Cleveland, insanların grafiklere nasıl baktıklarına ilişkin deneysel verilere dayanarak tavsiyelerini temel aldı. sezgi yerine.

3. John Tukey tarafından keşifsel veri analizi . Tarihli ama değerli - bir kalem, kağıt ve bir beyinle çok şey yapabilirsiniz (en azından beyniniz Tukey kadar iyiyse!)

Muhtemelen Gelman tarafından Bayesian Veri Analizi ya da Python ile Derin Öğrenme olacaktır . Fakat bu, orta çağlara streptomisin almak gibi bir şey. Kariyerime başladığımda bunlar yazılmadı ve kitaplardan epeyce bir şey o zamanlar büyük haber olurdu. Herkesin bilmesi gereken en etkili şeylerden bazıları olsa da tek bir kaynak yok (belki de öyle olmalı, ama ...).

Kennedy , Ekonometri Kılavuzu, çok çeşitli istatistiksel analizler hakkında birçok pratik öneri içermektedir. Her nasılsa inanılmaz derecede bilgi yoğun ve okunması kolay bir şey ve her aldığımda hala yeni bir şey öğreniyorum.

Wooldridge'in Giriş Ekonometrisi de bu tür bir tartışmaya katılıyor, ancak giriş ders kitabı olarak daha bağımsız. Keşke etrafına dayalı bir kurs olsaydı.