비 통계 과학자에게 어떤 책을 추천 하시겠습니까?

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통계학자가 아닌 과학자에게 어떤 책을 추천 하시겠습니까?

명확한 배달이 가장 높이 평가됩니다. 시계열 분석, 대용량 데이터 세트의 프리젠 테이션 및 집계와 같은 일반적인 작업에 적합한 기술과 방법에 대한 설명과 함께.

references 
— SilentGhost
소스
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좀 더 정확할 수 있습니까? 어떤 유형의 분석, 어떤 상황 등
— Dominic Comtois
글쎄, 나는 기본에 대해 이야기하고 있으며 가능한 한 많은 개요를 이야기하고 있습니다.
— Fergus Barker
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통계 는 생명 과학의 예를 사용하여 기본 사항을 다룹니다. 에 대한 답변 이 질문은 또한 당신이 유용 할 것 권장 사항을 포함 할 수있다.
— MånsT
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다음 은 비 통계 과학자를위한 좋은 책 목록입니다. 그들 중 대부분은 확률과 관련이 있으며 일부는 통계가 아닌 배경을 가진 사람들이 읽을 수 있습니다. HTH
이 질문에 다수의 공감대가 있지만 질문 자체에 대한 투표와 답변에 대한 투표 간 격차로 평가할 수 있습니다. 권장 사항은 매우 구체적인 통계 영역을 다루는 책, 더 넓은 범위의 통계를 다루지 만 매우 특정한 분야에서 일하는 독자, 완전히 다른 난이도에서 투구 된 책 및 일부 답변에 더 가까운 책을 포함하는 엉망입니다. "인기 과학"장르. "전형적인 과제"는 광범위하게 해석되는 "과학자들"사이에서 엄청나게 다양합니다.
— 실버 피쉬

답변:

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여기에 이미지 설명을 입력하십시오

통계

데이비드 프리드먼, 로버트 피 사니, 로저 퍼브 스

제 4 판 : 2007 년, 제 1 판 : 1978

학부 공부 철학으로, 나는 의사와 함께 일하고있는 작은 연구에 대한 일부 데이터를 분석하라는 요청을 받았습니다. 말할 것도없이, 나는 다소 압도적 인 것을 발견했지만, 생물 통계 학자 친구가 내게 준 오래된 Stata 코드를 흉내 냄으로써 얻을 수있었습니다. 이 분석은 연구 결과를 발표하는 데 도움이 될 정도로 좋았으며 통계라는이 호기심 많은 연구 분야에 갑자기 관심을 갖게되었습니다.

내가 읽은 통계에 관한 첫 번째 책은 David Freedman과 동료의 Statistics 였습니다 . 내가 가장 좋아했던 것은 통계 분석의 기본 개념 (p- 값이 실제로 의미하는 것, 데이터를 시각화하는 것이 중요한 이유, 테스트가 중요하다는 의미 등)을 간결하게 설명하는 데 중점을 두었습니다. 정확한 언어이지만 너무 많은 수학은 없습니다. 그 개념적인 배경으로, 더 고급 수학으로 더 고급 문학을 읽는 것이 훨씬 쉽다는 것을 알게되었습니다.

이 책은 첫해 통계 과정에서 다루는 모든 주제를 다루지 만 시계열이나 대규모 데이터 집합의 집계는 다루지 않습니다. 나는 통계 학자처럼 생각하는 방법을 비 통계 학자에게 가르치는 것이 매우 훌륭하다고 생각합니다. 거기에서 시계열과 같은 새로운 방법을 추가하는 것은 상대적으로 쉬워야하며 비 통계학자는 평생 통계학의 학생이 될 수 있어야합니다.

— 즈젤
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+1이 책에서 처음으로 스탯을 배운 사람 (첫 번째 판이 나온 직후 :-), 그 사람으로부터 배운 사람, 동료 및 고객에게 많은 사본을 제공 한 사람은 따뜻하게 추천 할 수 있습니다. 박람회는 놀랍습니다. 그건 그렇고, 첫 번째 판에 대해서는 구식이 없습니다. 세 번째와 네 번째 판은 최신 데이터 세트를 사용하지만 그렇지 않으면 거의 같습니다. 이는 첫 번째 (현재 세 번째) 에디션이 실제 거래임을 의미합니다. (두 번째 판은 괜찮지 만, 후속 판에서 수정 된 실수 인 코스를 조금
— 벗어나기 시작했습니다
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FP와 P는 훌륭한 책입니다. 그것은 멍청한 것이 아니며 실제 문제를 나타냅니다.
— Peter Flom
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대답은 그들의 학문, 그들이 배우고 자하는 방법 / 기술, 그리고 기존의 수학 / 통계 능력에 달려 있습니다.

예를 들어, 최첨단 경험적 계량 경제학에 대해 배우려는 경제학자 / 사회 과학자들은 Angrist와 Pischke의 무해한 계량 경제학을 읽을 수 있습니다. 이 책은 경제학의 "자연 실험 혁명"을 다루는 기술이 아닌 책입니다. 이 책은 회귀가 무엇인지 알고 있다고 가정합니다.

그러나 적용된 회귀에 대한 최고의 책은 회귀 및 다중 레벨 / 계층 모델을 사용하는 Gelman and Hill의 데이터 분석 이라고 생각합니다 . 여기에는 명확하고 직관적 인 기본 회귀, 다중 수준 회귀 및 베이지안 방법이 포함됩니다. 통계에 대한 기본 지식이있는 과학자라면 좋을 것입니다.

— 그레이엄 쿡슨
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몇 가지 기본 통계 지식을 가정하고 권장합니다.

— ars
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통계 자료는 훌륭한 입문 과정 (총 64 개의 강의가 있음)에 대한 교과서로 사용됩니다. video.google.com/…
— George Dontas
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첫 번째 권장 사항은 적절 해 보이지만 Flury의 책은 간결하지 않고 특별한 주제를 다루며 통계에 대한 일반적인 입문서가 아닙니다.
— Michael Chernick 2016 년
1
이상하게도, Flury 책은 Jerry Dallal의 우수하고 무료 인 온라인 테스트 인 The Little Handbook of Statistical Practice와 연결되어 있습니다. 나는 그것을 고쳤지만 여기에 LHSP에 대한 링크를 남겨 두십시오-그것은 내가 강력히 추천 할 수있는 책이며 @ars가 그것을 포함하려고 의도했을 수도 있습니다.
— gung
그 링크는 없어졌습니다. 코스는 무엇입니까?
— qua
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Andy Field 's book : SPSS를 사용하여 통계 발견 과 같은 최소한의 수학적 배경을 가진 많은 사회 과학 / 심리학 학생들 . 그는 또한 많은 자료 를 공유하는 웹 사이트를 가지고 있습니다.

— Jeromy Anglim
소스
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소름 끼치는 웹 사이트입니다.
— Waldir Leoncio 2016
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제로미가 맞다고 생각합니다. 이 책을 좋아하는 사람들이 많습니다. 스레드 stats.stackexchange.com/questions/157217 / ...에 @whuber의 의견을 추가하십시오. "SPSS 책의 여기 저기 스키밍 페이지는이 사이트에서 실제로 혼란스러워하는 몇 가지 질문에 대한 통찰력을 제공합니다. 나는 그들이 그 책의 독자들로부터 나왔어야한다고 생각한다. 그것은 오류, 잘못된 정보, 그리고 명백한 조립으로 가득하다. "
— Nick Cox
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내 책을 꽂을 의도는 없지만 적용 가능성이있는 것 같습니다. 작년에 Wiley와 함께 "의사, 간호사 및 임상의를위한 생물 통계의 필수 요소" 라는 제목의 책을 ​​출판했습니다 . 단행본이며 총 214 페이지로 간결합니다. 그것은 생물학적 응용에 중요하지만 10 일간의 자기 학습 과정에서 원하는만큼 간결하지 않은 주제를 강조한다는 장점이 있습니다. "생물학 학생을위한 입문 통계"Trudy Watt의 2nd Edtion과 Chapman and Hall / CRC 1997이 발행 한 논문은 귀하에게 적합한 또 다른 논문입니다. 저의 책보다 조금 더 단순하지만 생물학적 연구 (특히 임상 시험)에서 매우 중요한 주제로 생각되는 생존 분석은 포함되어 있지 않습니다. 그녀의 책은 236 페이지입니다. Gonick의 "The Cartoon Guide to Statistics" 도 언급 하고 싶습니다. 유머러스 한 책이지만 기본 개념도 잘 다루고 있으며 읽기가 매우 쉽습니다.

— 마이클 체 르닉
소스
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@ Procrastinator. 고마워 여러분의 편집 내용과 MAcro, Huber 및 기타 편집 내용을 실제로 평가합니다. 더 많은 것을 배우고 짐을 덜어 줄 것입니다.
— Michael Chernick
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조금 낡았지만 Chris Chatfield의 책을 찾았습니다.

기술 통계 : 응용 기술 과정

훌륭한 소개가 될 것입니다.

개념적인 관점에서 통계에 대해 처음 배웠습니다.

— kaybenleroll
소스
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아마존에서만 3 리뷰 ... 스케치
— 닐 맥기
그게 다야? 정말 놀랍습니다. 정말 좋은 책입니다. 같은 저자가 시계열 분석에 대한 훌륭한 소개를 썼습니다.
— kaybenleroll
5

이 주제에 대한 첫 번째 소개로 나는 데이터 분석 : Bayesian Tutorial을 좋아했습니다 .

양적 과학적 추론의 기본 개념에 대한 심도 있고 철학적 인 토론을 위해서는 확률 이론 : 과학의 논리를 추천 합니다. 그러나이 책은 좋은 소개가되지 않습니다. 베이지안 통계가 왜 그런지 알고 /거나 베이지안 통계에 대한 역사적 검토에 관심이있는 사람들에게만 권장됩니다.

— 티에스 Heidecke
소스
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나는 당신의 두 번째 추천에 대해 정중하게 동의하지 않습니다. 확실히 재미있는 책이지만, 그것은 거의 확실하다 하지 않은 통계를 위해 시작하는 곳. 특히 명확한 배달에 관심이있는 사람.
— 추기경
1
당신이 옳습니다, 그것은 주제에 대해 처음 읽은 것이 아니며 간결하게 작성되지 않았습니다. 아직도, 나는 통계 분석을하는 일관된 방법이 어떻게 만들어 질지에 관심이있는 과학자를 생각했다. 그러나 분명히 소개는 아닙니다. 이를 반영하여 답변을 업데이트하겠습니다.
— Thies Heidecke
@cardinal에 동의하지만 첫 번째 책은 통계에 대한 첫 번째 책 만큼 좋지 않다고 덧붙 입니다. 베이지안 접근에만 초점을 맞추고 포괄적이 아니며 통계의 기본 원칙에 초점을 맞추지 않습니다. 모두 (선택적으로 재료를 선택적으로 나타냄) 수학 배경이 필요합니다. 그럼에도 불구하고 아주 좋은 책이지만 "통계에 관한 첫 번째 책"으로서는 좋지 않습니다.
— Tim
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매우 훌륭한 추천! 그것은 당신이 요구 한 것이 아니지만 통계와 거짓말하는 법 은 짧고 훌륭합니다. 원하는 것을 직접 가르치지는 않지만 가정 및 기타 결함의 위반을 지적하는 데 도움이됩니다.

— 토마스 레빈
소스
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이것은 도움이 될 수 있지만 통계에 대한 소개 텍스트는 아닙니다.
— Michael Chernick 2016 년
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" 어떻게 통계 인의 거짓말 쟁이에게하는 후크에 의해"를. 나는 평신도에게 통계의 개념을 설명하는 방법을 좋아한다.

통계학 자의 동기를 설명하는 데있어 "The Lady Tasting Tea"는 잘 읽습니다.

— JM
소스
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나는 이것들이 OP에 대한 훌륭한 독서를 할 아주 좋은 책이라고 생각합니다. 그러나 OP가 요청하는 통계에 대한 간결한 입문 텍스트도 아닙니다.
— Michael Chernick 2016 년
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나는 강력 "추천 : 디자인, 혁신, 발견, 제 2 판 실험자에 대한 통계를 상자, 헌터 헌터". 실험의 통계적 분석을 수행하는 모든 과학자를위한 필독서. 동반자 R 패키지 ( BHH2)도 있습니다.

— 린델 로프
소스
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이것은 좋은 텍스트이지만 간결하지 않으며 통계에 대한 일반적인 소개를 제공하기보다는 디자인을 강조합니다. 많은 답변이 OP의 원래 질문에서 벗어나고 있다고 생각합니다.
— Michael Chernick 2016 년
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나는 최근 에이 웹 사이트를 지적했다. 여기에는 다양한 통계의 장단점에 대한 토론과 하단에 요약이 포함 된 새로운 통계 학자에게 유용한 많은 책이 포함되어 있습니다.

— 미셸
소스
1
이것은 나열된 많은 책들에 대해 논의합니다. OP에 대한 매우 좋은 링크입니다. 생물 학자에게 특별히 쓰여진 책에 대해서는 언급하지 않습니다.
— Michael Chernick 2016 년
2

"이론적 통계"
Keener, Robert W.
1st Edition., 2010, XVII, 538 p.
두꺼운 표지의 책, ISBN 978-0-387-93838-7

책에 대하여 ...

— 7997
소스
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@MichaelChernick 질문을 읽은 적이 있습니까? "비 통계학자인 과학자에게 어떤 책을 추천 하시겠습니까?" 단순히 "투표"하기 위해 무언가를 하향 투표하는 것은 실제로 논리가 아닙니다. 또한 책을 읽었다면 통계를 과학적으로 살펴볼 필요가 있다는 것을 알게 될 것입니다. 이 책을 알고 있으면 (다른 사람들의 트럭 적재량 중에서) 그 질문을 읽었을 때 (당신과 대조적으로) 저의 대답이 올바른 것으로 확인되고 OP의 요청과 관련하여 도움이 될 수 있음을 확신합니다. 내가 당신에게 설명 할 수있는 다른 것이 있습니까? Tsss ...
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내 공감으로 화나게해서 미안해 공감의 이유를 설명하는 것이 적절하다고 생각했습니다. OP는 이론적 통계가 아닌 입문 서적을 원합니다. 질문에 대답하지 않으면 공감할 자격이 있습니다. 또한 초보자에게 좋은 책이라면 그 이유를 설명해야합니다. 나는 6 월 15 일에 답을했으며 생물 학자 의사와 간호사에게 적합한 이유를 설명하는 3 권의 책을 추천했습니다. 통계에 대한 만화 가이드는 일반 사용자에게 매우 좋습니다.
— Michael Chernick
1
그러나 제목에도 불구하고이 책은 과학자들에게 가치가 있다고 생각하고 그것을 당신의 답변에 추가 할 수 있습니다. 내 답변은 질문을 읽고 올바르게 답변했음을 나타냅니다.
— Michael Chernick
4
대학원에서 Keener의 이론적 통계 순서를 취했을 때이 책은 아직 제작되지 않았기 때문에 여전히 "작동하는"버전의 책을 사용했습니다. 나는 그것이 "표준적인"이론적 통계 텍스트 (예 : Casella and Berger, Lehmann)와는 약간 다르게 주제에 접근한다고 생각한다. 확실히,이 책은 대부분 자체적으로 포함되어 있지만 강력한 수학 배경이 필요합니다. 나는 지금 그것을 보게되어 기쁘다-나는 사본을 얻을 것이다.
— Macro
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@Macro이 책의 리뷰를 아마존에서 보았습니까? 하나는 그것이 혼동되는 표기법과 설명으로 불쾌하다고 말합니다. 당신의 의견 것입니다?
— 바다에있는 노인.
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나는 추천 할 것이다 : 통계학적인 수위 (Ramsey & Schafer)와 생물 통계 분석 (Zar)

— 루카스 11
소스
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왜이 책들을 추천합니까?
— 스벤 호헨 슈타인
2
우리는 첫 번째 책을 교과서로 사용했습니다. 장점 중 하나는 예를 들어 통계를 가르치는 것입니다. 매우 좋습니다. 두 번째는 제가 읽고있는 내용이며 통계가 어떻게 작동하는지 자세히 설명합니다. 그러나 두 책 모두 단점이 있습니다. R과 같은 통계 소프트웨어 나 다른 책은 책에 포함되지 않습니다.
— Lucas11
1

SPSS를 사용하려면 Weinberg & Abramowitz의 SPSS를 사용한 행동 과학 데이터 분석을 참고하십시오. 매우 잘 작성되고 접근 가능합니다. 그러나 시계열은 다루지 않습니다.

— 도미니크 코토 아
소스
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그것은 그들의 배경에 크게 의존 할 것이지만 , 간단히 말하면 "통계학의 통계" 는 꽤 좋았습니다.

— PeterR
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Nutshell의 통계는 잘못된 / 누락 된 수치, 수식의 실수, 잘못된 설명과 관련하여 심각하게 결함이 있음을 발견했으며 책에는 중요한 값에 대한 표가 없습니다. 이것은 저자가 "이것에 대한 임계 값이 foo이기 때문에 중요하다"라고 쓰는 곳에서 특히 나쁘다. 독자는이 foo 값이 어디에서 왔는지 완전히 알 수 없다. 이 책은 좋은 소개 섹션을 가지고 있지만 결국에는 그것을 좋게 만들기 위해 편집해야합니다. 책의 정오표를보고 모든 오류에 기절하십시오.
— xmjx
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