통계 데이터 분석에 대한 최고의 책?

나는이 책을 샀다 :

무엇이든 측정하는 방법 : 비즈니스에서 무형 자산의 가치 찾기

과

Head First Data Analysis : 큰 숫자, 통계 및 올바른 결정에 대한 학습자 안내서

다른 책을 추천 하시겠습니까?

찾을 수없는 않았다 아무것도 측정하는 방법 , 나 헤드 첫째 특히 좋은,.

일반 영어 통계 (Urdan)의 는 좋은 시작 책입니다.

다 변수 데이터 분석 이 완료되면 (Joseph Hair et al. )이 환상적입니다.

행운을 빕니다!

이 책은 다이너마이트입니다. George EP Box, 실험자 통계 : 설계, 데이터 분석 및 모델 구축에 대한 소개

통계에 대한 지식은 전혀 없지만 독자의 지능을 모욕하지는 않습니다. 엄청나게 실용적이지만 엄격함을 잃지 않습니다. 실제로 일반적인 테스트의 기본 가정 (실제로 잘못된 경우)을 무시할 위험이 있음을 나타냅니다.

인쇄가되지 않았지만 사본을 찾기가 매우 쉽습니다. 몇 가지 옵션을 보려면 링크를 따르십시오.

저는 David Friedman 의 통계 모델-이론 및 실습 을 좋아 합니다. 구체적이고 역사적으로 중요한 문제 (런던의 콜레라, 빈곤의 원인에 대한 성탄절, 매카 티 시대의 정치적 억압)을 통해 통계 모델링의 다양한 개념을 소개하고 동기를 부여하는 데 성공했습니다.

프리드먼은 모델링의 원칙과 함정을 보여줍니다. 어떤 의미에서 토론은 중요한 문제에 대해 생각하는 방법을 보여 주며 통계 모델과 실제 현상 사이의 연관성에 대해 정직합니다.

고전적인 "오렌지 공포"는 훌륭한 소개로 남아 있습니다 : John Tukey의 탐색 적 데이터 분석 .

http://www.amazon.com/Exploratory-Data-Analysis-John-Tukey/dp/0201076160

통계에서 내가 가장 좋아하는 책은 David William 's Weighing the Odds 입니다. Davison의 통계 모델 도 좋습니다.

내 눈에 가장 좋은 소개는 다음과 같습니다.

David Howell-심리학 통계 방법

수학자가 아닌 사람들이 통계 개념을 이해할 수있게하여 나중에 수학을 얻도록하는 것이 최고입니다! 불행히도 매년 업데이트되므로 고가입니다.

Abelson의 Principled Argument로서의 통계는 특히 당신의 실질적인 분야가 사회 과학 분야에 있다면 통계 학습에 대한 좋은 편입니다. 분석 방법을 알려주지는 않지만 통계적 사고에 대해 알려줍니다.

이 책을 여기에서 검토했습니다

:이 하나의 유용한 찾을 수있는 통계 학습의 요소 : 데이터 마이닝, 추론 및 예측을

업데이트 # 1 :

이 책은뿐만 아니라 유용 할 수 있습니다 : 오라일리하십시오 Nutshel의 통계 리터

1. 윌콕스, 랜드 R. - 기본 통계 - 이해 기존의 방법과 현대 통찰력 , 옥스포드 대학 출판부, 2009

2. Hoff, Peter D. - Bayesian 통계 방법의 첫 번째 과정 , Springer, 2009

3. Dalgaard, Peter - R을 사용한 입문 통계, 제 2 판 , Springer, 2008

이 링크 는 한눈에 살펴볼 수 있지만 R 관련 내용이지만 기본적인 통계 기술을 안내 할 수있는 책이 많이 있습니다.

생물 학자로서 나는 소칼과 롤프 본문이 방대함에도 불구하고 읽을 수있는 것을 발견했다. 빠른 참조만큼 좋지는 않지만 통계 이론을 통해 설명합니다.

RR Sokal과 FJ Rohlf, Biometry, 생물학적 연구에서 통계의 원리와 실천, 셋째. (뉴욕 : WJ Freeman and Company, 1995).

생물 통계학에 대한 소개로 저를 가장 좋아하는 것은 Armitage & Berry (및 현재 Matthew)입니다.

의료 연구의 통계적 방법

Agresti & Finlay의 사회 과학 통계 방법은 꽤 훌륭하지만 오픈 소스 대안이 좋은 것으로 믿고 싶습니다. 여기에 아마존 제휴사 링크를 사용하는 것이 잘못 되었습니까?