시간을 거슬러 올라가서 통계 학자로서 경력을 시작할 때 특정 책을 읽도록 지시한다면 어떤 책이 될까요?
답변:
다음은 목록에 두 가지입니다.
Hastie, Tibshirani 및 Friedman 의 통계 학습 요소 http://www-stat.stanford.edu/~tibs/ElemStatLearn/ 은 모든 통계 도서관에 있어야합니다!
나는 통계학자가 아니며 주제에 대해 많이 읽지 않았지만 아마도
레이디 테이스팅 티 : 통계가 20 세기 과학을 어떻게 혁신 시켰는가
언급해야합니까? 그것은 교과서가 아니지만 읽을 가치가 있습니다.
오래 전에 Jack Kiefer의 작은 논문 인 "Introduction to Statistical Inference" 는 많은 고전 통계의 수수께끼를 없애고 나머지 문헌을 시작하는 데 도움이되었습니다. 나는 아직도 그것을 참조하고 2 학년 통계 과정에서 강한 학생들에게 따뜻하게 추천합니다.
나는 이것들 중 어느 것이 "가장 영향력있는 책 ... 통계 학자"라고 여겨 져야한다고 주장하지는 않겠지 만, 주제에 대해 막 배우기 시작한 사람들에게는 두 가지 유용한 책이있다 :
William Cleveland의 저서 "그래프 데이터 요소"또는 그의 저서 "데이터 시각화"
모든 통계학자는 1900 년 이전 의 Stigler 's History of Statistics : 불확실성 측정을 읽어야한다고 생각합니다 .
그것은 아름답게 쓰여지고 철저하며 역사가의 관점이 아니라 수학자이므로 기술적 세부 사항을 피하지 않습니다.
나는 Tufte에 의한 양적 정보 의 시각적 표시 와 Freakonomics 가 재미있는 것을 말합니다.
Andrew Gelman의 흥미로운 책 추천은 다음과 같습니다.
http://thebrowser.com/interviews/andrew-gelman-on-statistics
Graham이 제안한 "The History of Statistics"이외에도 읽을 가치가있는 또 다른 Stigler 책은 다음과 같습니다.
사회 과학 저널 기사 (쓰기 또는 동료 검토의 경우 원조)에 포함되어야 할 내용에 대한 명확한 설명을 위해 사회 과학 의 정량적 방법에 대한 검토 자 안내서를 좋아 합니다. 특히 나는 논문 (논문, 논문, 논문)이 포함해야하는 최소한의 시놉시스로 표 desideratra를 좋아한다. 이 장은 분석 기술로 분리되어 있습니다. 나는이 책이 사회 과학을 "그냥"하는 것보다 더 넓은 응용 분야를 가지고 있다고 생각한다. 그 기술들이 많은 분야에서 사용되기 때문이다.
아주 초기에 질문에 포함되지 않았을 때, 나는 Ott의 통계 방법 및 데이터 분석 소개에 소개되었습니다 . 꽤 비싸지 만 다양한 GLM 방법에 대한 기본 통계 모델을 보여주는 훌륭한 리소스입니다. 나는 저널에 기사에 포함 된 통계 모델의 공식을 보여줄 것을 요구하는 날을 꿈꿉니다.
시험 가정을 확인하고, 시험 내에서 다양한 옵션의 효과 등을 살펴 보는 등, 이것은 제가 공부할 때 갖고 싶은 한 권의 책 입니다. 나는 이전 버전을 가지고 있으며 테스트에 대한 정보가 명확하고 일관된 방식으로 구입 한 최고의 일반 리소스 중 하나입니다. 여기에는 테스트를 설명하는 좋은 예가 포함되어 있으며 독자가 박람회를 따르기 위해 특정 통계 패키지가 필요하지 않습니다.
Taleb의 무작위성 바보
탈렙은 콜롬비아의 교수이자 옵션 거래자입니다. 그는 2008 년에 약 8 억 달러를 시장에 베팅했습니다. 그는 또한 Black Swan을 썼습니다. 그는 정규 분포를 사용하여 시장을 모형화하는 데 대한 부조리에 대해 논의하고 유도 기능을 사용하는 능력에 대해 철학적으로 생각합니다.
관심이 있으시면 아마존과 http://www.integrativestatistics.com/favorites.htm 에서 모두 검토했습니다 .
위의 권장 사항을 읽었으며 질문에 대답 한 대부분의 사람들이 통계학자가 아닌 사람들이라는 사실에 놀랐습니다. 또한 사회 과학자들과 나는 말을 건강 전문가와 함께 작동하도록 일어난 산업 통계으로 2 ~ 3 예외 ...으로 나는 그것이 조지 EP 상자 것 무인도에 나와 함께 단 한 권의 책을 수 있다면 있다는 통계를 실험자에 대한 (와일리). 그의 유머러스하고 명쾌한 스타일로 그는 실제 데이터에 대한 수학적 모델을 만드는 본질과 철학을 설명합니다. 엄격한 사고, 수학적 경박함, 말도 안되는 말은 통계적으로 생각하고 가능한 모든 것을 계획하고 시각화하도록 가르쳐줍니다. 유능한 응용 과학자의 걸작 (화학 엔지니어 통계 학자). 항상 다시 읽는 재미.
쌀 : 수학 통계 및 데이터 분석
좋은 책들이 많이 제안되어 있습니다. 그러나 여기 또 다른 것이 있습니다. Gerd Gigerenzer의 "리 코닝 위험"은 모든 이론을 올바르게 이해하는 것보다 통계가 결정에 미치는 영향을 이해하는 것이 더 중요하기 때문입니다. 실제로 통계학 자의 가장 큰 죄는 명확하게 의사 소통을하지 못하고 있습니다. 그의 책은 잘못된 의사 소통의 결과와이를 피하는 방법에 대해 이야기합니다.
나는 베이지안 성경에서 많은 것을 배웠다.
"대부분의 영향력있는"은 "모든 사람이 읽어야한다"와는 매우 다른 개념입니다. 나는 첫 번째 대답을 할 자격이 없다-당신은 통계학자인 누군가가 필요할 것이다. 그러나 두 번째로, 여기에 몇 가지가있다 :
Robert Abelson의 주요 주장으로서의 통계는 과학, 인문학 등을 추구하는 통계를 수행하거나 사용하는 모든 사람이 읽어야합니다.
그래픽에 대한 윌리엄 S. 클리블랜드의 두 권의 책 : 데이터를 그래프로 만드는 요소와 데이터 를 시각화 하는 요소 . 통계 학자에게는 Tufte의 가치보다 가치가 높지 않기 때문에 Tufte의 작업보다 우선합니다 .a) 클리블랜드는 통계 학자와 그의 청중으로 작성했으며 b) 클리블랜드는 사람들이 그래프를 보는 방법에 대한 실험 데이터에 대한 권장 사항을 기반으로했습니다. 직감보다는
John Tukey의 탐색 적 데이터 분석 . 그것은 오래되었지만 가치가 있습니다-연필과 종이와 뇌로 많은 것을 할 수 있습니다 (적어도 뇌가 Tukey의 뇌만큼 좋다면!)
아마 것 베이지안 데이터 분석 겔만 또는하여 파이썬 깊은 학습 . 그러나 그것은 스트렙토 마이신을 중세에 복용하는 것과 약간 같습니다. 이것들은 내가 경력을 시작할 때 쓰여지지 않았으며 그 당시 책에서 나온 몇 가지 것들이 큰 뉴스였습니다. 모든 사람들이 알아야 할 가장 영향력있는 것들 중 일부는 단일 소스가 아닙니다 (아마도 있어야하지만 ...).