나는 학교 시절과 대학에서 통계에 관한 충분한 코스를 가졌다. CI, p- 값, 통계적 유의성 해석, 다중 검정, 상관 관계, 단순한 선형 회귀 (최소 제곱 포함) (일반 선형 모형) 및 모든 가설 검정과 같은 개념을 공정하게 이해하고 있습니다. 나는 초기에 대부분 수학적으로 소개되었습니다. 그리고 최근에 Intuitive Biostatistics 라는 책의 도움으로 실제 개념 이론에 대한 전례없는 이해를 파악했습니다.
이제 부족한 점은 모델 맞춤 (모델에 매개 변수 추정) 등을 이해하는 것입니다. 특히, 최대 우도 추정, 일반화 된 선형 모형, 추론 적 통계에 대한 베이지안 접근 과 같은 개념은 항상 나에게 외모로 보입니다. 간단한 확률 모델이나 인터넷의 다른 (기본) 주제에서 볼 수 있듯이 충분한 예제 또는 자습서 또는 개념적으로 적합한 항목이 없습니다.
저는 생물 정보 학자이며 유전자 발현 (또는 차등 유전자 발현)을 찾기위한 원시 판독 횟수를 다루는 RNA-Seq 데이터를 연구하고 있습니다. 저의 배경에서 통계 모델에 익숙하지 않더라도 포아송 분포 가정과 음 이항 등의 이유를 파악할 수 있습니다. 그러나 일부 논문은 일반화 된 선형 모델을 다루고 MLE 등을 추정합니다. 이해해야 할 배경이 있다고 생각합니다.
내가 요구하는 것은 유용하다고 생각되는 접근법과 (a)이 개념을보다 직관적 인 방식으로 이해하는 데 도움이되는 책입니다 (엄격한 수학뿐만 아니라 수학으로 뒷받침되는 이론)입니다. 나는 주로 그것들을 적용하려고 할 때, 무엇을 이해하는지에 대해 (현재) 만족할 것입니다. 엄밀한 수학적 증거로 돌아갈 수 있습니다 ... 누군가 추천이 있습니까? 내가 요청한 주제가 실제로 책에 포함되어 흩어져 있다면 책을 두 권 이상 구입하는 것이 좋습니다.
대단히 감사합니다!