고급 통계 책 추천


55

이 사이트에는 입문 통계기계 학습 에 대한 책 권장 사항에 대한 몇 가지 스레드가 있지만 최대 가능성, 일반 선형 모델, 주요 구성 요소 분석, 비선형 모델을 포함하여 고급 통계에 대한 텍스트를 찾고 있습니다. 나는 AC Davison의 통계 모델 을 시도 했지만 솔직히 2 장 후에 내려 놓아야했습니다. 이 글은 그 적용 범위와 수학적 취급에 백과 사전이지만, 실무자로서 먼저 직관을 이해함으로써 주제에 접근 한 다음 수학적 배경을 탐구하는 것을 좋아합니다.

이것들은 내가 교육 학적 가치를 위해 뛰어난 것으로 생각하는 일부 텍스트입니다. 내가 언급 한 고급 과목과 동등한 과목을 찾고 싶습니다.


2
나는 ... Hyndman et al. 책은 위에 나열된 주제를 다룰까요? 예측 에서 이러한 문제의 일반적인 처리는 해당 분야에 따라 다르므로 예측 책에서 일반 통계에 적용하기 위해 많은 것을 배우지 않을 것으로 예상됩니다.
S. Kolassa-복원 Monica Monica

@StephanKolassa 내가 열거 한 책은 교육 학적 가치에 대해 언급 한 입문 통계의 예일뿐입니다.
Robert Kubrick

답변:


21

최대 가능성 : 모든 가능성 (Pawitan). 가능성 만 다루는 책과 관련하여 적당히 명확한 책과 가장 명확한 (IMO) 책. R 코드도 있습니다.

GLM : 범주 형 데이터 분석 (Agresti, 2002)은 내가 읽은 최고의 통계 책 중 하나입니다 (R 코드도 있음). 이 텍스트는 최대한 가능성에 도움이됩니다. 세 번째 판은 몇 달 안에 나옵니다.

위의 두 가지에 대한 두 번째 목록은 Collett의 Modeling Binary Data 입니다.

PCA : Rencher의 글 은 다변량 분석 방법 에서 분명 합니다 . 이것은 대학원 수준의 텍스트이지만 소개입니다.


1
동의한다. 나는 그가 나의 부트 스트랩 bppk를 참조한다고 생각하고 많은 사람들이하지 않기 때문에 편견이있을 수 있습니다.
Michael Chernick

당신의 책은 훌륭합니다. :) 질문이 부트 스트랩 책을 요구했다면, 그들은 나의리스트에 있었을 것이다.
Julieth

1
콜릿의 책 +1 유용한 데이터 세트가 많이 포함되어 있습니다.

탁월한 선택에 감사드립니다. 나는 recs가 짧고 치료 대상 (PCA, 가능성, 다변량 분석)의 관점에서 더 폭이 넓기 때문에이 대답을 단순히 선택했습니다. 물론 책을 읽은 후에 가장 좋은 책만 알 것입니다. 여기에는 Agresti가 포함되어 있지 않지만 다른 포스터의 강력한 지원이 있습니다.
Robert Kubrick

17

가능성 추정에 관한 일부 책

  • * 아마리, Barndorff - 닐슨 카스 및 Lauritzen이 라오 통계적 추론의 미분 기하학 . Geometrical approach for proving existence, uniqueness and other properties of MLE.

  • * 응용 프로그램과 버틀러, 안장 근사치 .
    Saddlepoint approximations to the MLE on complicated models.

  • * 콕스, 통계 추론의 원칙 .
    A basic reference on MLE.

  • * Cox and Barndorff-Nielsen, 추론 및 무증상 . Likelihood, pseudo-likelihood, approximation theorems and asymptotics explained by two exponents in this area.

  • * Edwards, 가능성 .
    A reference for a general discussion on this concept.

  • * 퍼거슨, 큰 표본 이론 과정 . Contains classical results on asymptotic properties of point estimators.

  • * Kalbfleisch, 확률 및 통계적 추론 II .
    Introductory book containing interesting basic results such as the continuous  approximation to the likelihood which is not always explained.

  • * Lehmann and Casella, 포인트 추정 이론 .
    Classical results on point estimation, an essential reference.

  • * 속도와 Salvan, 통계 추론의 원칙 : 네오 Fisherian 관점에서 . 네오 피셔 (Neo-Fisherian) : 점점 더 대중화되고있는 사고 학교에 대한 좋은 참고 자료.A good reference on a school of thought becoming more and more popular: the Neo-Fisherian.

  • * Pawittan, 십중팔구 : 가능성을 사용하여 통계 모델링 및 추론 .

  • * 수학 통계의 근사 , 근사 정리 . More rigorous book, here you can find the mystical "regularity conditions".

  • * Severini, 통계의 우도 방법 .

  • * Shao, 수학 통계 .
    Classical results, good as a textbook.

  • * Sprott, 과학 통계 추론 . 가능성, 프로파일 가능성 및 고전적 통계 모델링에 대한 기본 참조. Basic reference on likelihood, profile likelihood and classical statistical modelling.

  • * van der Vaart, 점근 통계 .
     모멘트 추정기, 효율성 및 테스트 에 대한 일반적인 참조 .A general reference on: modes of convergence, properties of MLE, delta method,  moment estimators, efficiency and tests.

  • * 영과 스미스, 통계적 추론의 핵심 . p *  공식, 수정 된 프로필 가능성 등.A more recent book on: Likelihood, pseudolikelihood, saddlepoint approximations, p formula, modified profile likelihoods and more.

OP에 대한 제안


이들은 특정 순서로 나열되어 있습니까 (예 : 가장 좋아하는 것부터 가장 좋아하는 것)?
Jake Westfall

@Jake 내 기억으로 다시 돌아 왔습니다. 나는 그것들을 기억하자마자 더 많이 포함시킬 것이고 알파벳 순서로 정리할 것이다.

@Procrastinator 철저한 목록에 감사드립니다. 그러나 저는 큰 목록이 아니라 제가 설명한 기준에 초점을 둔 특정 권장 사항에 더 관심이 있습니다.
Robert Kubrick

@RobertKubrick 나는 당신의 의견을 잘 이해하지 못하지만 물론 맛의 문제입니다. 가능성 추정의 일부 측면을 다루는 책에 중점을 둡니다. 당신이 원한다면 나는 당신에게 특정 측면을 말할 수 있습니다. 이 주제는 두 권의 책으로 요약하기에는 너무 광범위합니다 ... 그리고 저는 책을 무작위로 선택하지 않습니다.

4
나는 몇몇 책들과 내가 알고있는 책들에 대해 잘 알고있다. 그러나 Robert Kubrick은 우리에게 무엇을 기대하십니까? 이것은 어려운 질문이며 우리는 당신에게 좋은 목록을 제공함으로써 최선을 다합니다. 결국 당신은 개인적인 선택을 할 수 있고 우리는 당신을 선택할만큼 충분히 잘 모릅니다. 우리는 목록에있는 모든 책을 사라고 말하지 않습니다. 그러나 당신은 아마존에 가서 들여다 볼 수 있습니다. 고객 리뷰 및 게시자 설명을 읽습니다.
Michael Chernick

12

내 생각에 귀하의 요구 사항에 대해 일반 선형 모델 에 대한 최고의 책 은 아마도 다음과 같습니다.

더 좋은 것으로 여겨 질 다른 책들이 있지만, 밀도가 높은 수학을 피하는 것을 선호하는 의사에게 덜 호소력이 있다고 생각합니다.

당신의 다른 주제에 관해서는, 나는 그들에 대한 책을 알지 못하지만 다른 사람들이 추천 할 수 있습니다.


1
McCullagh & Nelder는 확실히 약간의 수학적 정교함을 요구하지만, "고급 수학적 통계 전문가를 제외한 모든 사람에게는 완전히 타협 할 수 없다"고 생각합니다. Hogg & Craik보다 수학적으로 덜 까다 롭습니다.
Peter Flom-Monica Monica 복원

하이퍼 볼, @Peter에 대해 죄송합니다. 댓글을 편집했습니다. (그러나, 그것은 내가 들었던 것에 대한 줄에 있었다; 나는 실제로 그것을 읽지 않았다는 것에 주목한다.)
gung-Reinstate Monica

좋은 제안 @ 궁.
Michael Chernick

피터는 당신이 Hogg & Craig를 의미 했습니까? Bob Hogg는 최근 편집인 Elliot Tanis에서 새로운 공동 저자를 보유하고 있습니다.
Michael Chernick

2
나는 Agresti가 추천 할 것이다. 그는 명확성 / 정교성 지수가 매우 높습니다. 즉, 어떤 수학적 수준의 수학적 정교화에서 Agresti는 다른 수학적 방법과 비교하여 명확하게 씁니다.
Peter Flom-Monica Monica 복원


6

내가 좋아하고 의존하는 비선형 모델 책은 (1) Bates and Watts 및 (2) Gallant 입니다. 둘 다 Wiley에 의해 출판되었습니다.


죄송합니다. @Gung과 저는 링크를 수정하기 위해 동시에 편집하고있었습니다. 편집도 없습니다! 알았어, 이제 옳은 것 같아
Peter Flom-Monica Monica

1
+1, 마이클 감사합니다. OP에서 도움이 될 것이라고 확신합니다. BTW, 링크를하는 방법은 다른 페이지의 링크를 복사하고 하이퍼 링크로 사용할 단어 또는 문구를 두 번 클릭 / 강조 표시 한 다음 인용 옆의 텍스트 창 위의 버튼을 클릭하는 것입니다 체인에서 3 개의 링크처럼 보이는 마크. 그러면 웹 주소를 붙여 넣을 수있는 마법사가 열립니다. 건배
gung-복원 모니카

나는 그 책이 좋지만 $ 202라고 확신한다!
Glen

1
와일리 서적은 다른 출판사보다 약간 비싸지 만 고급 통계 서적의 속도와 크게 다르지 않습니다. 그들이 훨씬 더 싼 때 나는 오래 전에 나의 것을 얻었다. 그러나 대답은 기술 라이브러리에서 빌리거나 사용하는 것입니다. 이와 같은 중고 텍스트 사본은 종종 중고차를 구입하는 것과 같이 상태가 좋지 않은 경우 훨씬 덜 팔립니다.
Michael Chernick

5

Larry Wasserman의 저서 "All of Statistics"와 "All Non-parametric Statistics"를 정말 좋아합니다. 그것들은 매우 읽기 쉽고 빠르게 많은 내용을 다룹니다.


(+1) 나는이 (잘받은) 책들에 고급 주제와 소개 자료가 포함되어 있다는 것을 깨닫지 못했습니다.
whuber

유일한 문제는 책이 너무 짧다는 것입니다.
LaTeXFan

3

베이지안 분석 (부정확 한 분석 포함)을 위해 다음을 위해 큰 플러그를 넣을 것입니다.

훌륭한 Peter Walley가 저술 한이 마지막 책은 민감도 분석을 수행하는 여러 가지 방법에 대한 눈길을 끄는 책이며, 이것이 공리 수준에서 확률 이론에 포함될 수 있다는 사실입니다.


2

Mehta (2014) 통계 주제 (ISBN : 978-1499273533)는 중급 수준의 통계 이야기입니다. 위에서 언급 한 많은 주제는 다루지 않습니다.


0

정말 간단한 입문 통계 책 중 하나는 Andy Field의 "R을 사용한 통계 발견"입니다. SPSS에도 사용할 수 있습니다. 여기에는 많은 좋은 예가 포함되어 있으며 읽는 것도 재미 있습니다. 다른 책들과 비교할 때 정확도는 떨어지지 만 수학 공식은 적고 텍스트는 많지 않습니다. 기본 시작이 쉬우 며 때때로 사용하고 있습니다.


2
합리적인 제안이지만 OP가 요구하는 것은 아닙니다.
gung-Monica Monica 복원

1
+1. Andy Field의 책은 내가 말할 수있는 한이 질문에 관한 것이 아닙니다.
Nick Cox
당사 사이트를 사용함과 동시에 당사의 쿠키 정책개인정보 보호정책을 읽고 이해하였음을 인정하는 것으로 간주합니다.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.