Книги для вивчення статистики за допомогою R

Яка саме книга я шукаю.

Що я шукаю - це книга, яка навчає вас статистиці під час використання R, щоб отримати практичний досвід і, таким чином, допомогти вам вивчити R разом. Я бачив на Amazon багато книг, які намагаються це зробити, але не з R. Приклади - Minitab і SAS.

Чи є опція "Книга R та статистичні обчислення"? - Ще не відповіли .

Книга R та статистичні обчислення: вступ до аналізу даних за допомогою S-Plus здається життєздатним, але думка читача тут була б корисною і вітаю.

Як книга стосується курсів статистики?

Щоб бути ще більш точним щодо того, що я шукав, розглянемо ці результати навчання на двох курсах зі статистики з математичного відділу в університеті Я зараз студент:

Проміжна статистика та ймовірність та статистика , тобто я шукаю в книзі звичайний курс статистики, що переходить на проміжний рівень, а не просто дошку та папір, щоб ви навчились та використовували R замість цього. Це також означає, що я шукаю книгу, яка передбачає, що я хочу вивчити статистику з самого початку.

Ця книга також для дослідників.

Я також дослідник інженера-програмного забезпечення, але я думаю, що теперішня ситуація, коли ви опинилися з гірськими даними, і хочете вивчити статистику, щоб продовжувати писати код для автоматизації, що в значній мірі застосовно до багатьох інших сфер.

Це означає, що мені не цікаво вивчати кожну деталь кожної окремої властивості для кожної кривої, але я більше заклопотаний тим, щоб зрозуміти дані для моєї дослідницької області, хоча я б не заперечував, якби книга хотіла глибше піти на це .

Як остаточну мотивацію, я вважаю, що я читаю наукові праці в різних громадах, які стверджують результати на основі статистичних висновків, хоча немає читабельного доказу, порушуються чи ні, припущення / обмеження статистики.

Книга AR, яка не дуже стосується статистики, не гарантує, що я не дотримуюсь цієї практики, і тому я вирішив шукати книгу, яка схожа на курс статистики за допомогою R, а не пограти з оглядовою книжкою.

Пов’язані запитання у перехресній валідації.

• Які книги надають огляд обчислювальної статистики, як це стосується інформатики? - Відмінність того, що питання шукає огляд, тоді як це для вивчення статистики за допомогою R.
• Статистичні книги з відкритим кодом надають список відкритих джерел (відкритих книг), доступних в Інтернеті.

Відповіді та відгуки на це питання.

@Julie

Пропонованих книг було небагато, я вже зустрічаюсь, але це приклад, який мені, на жаль, не підходить:

Вступна статистика з R , використовуючи R для вступної статистики , статистики: вступ із використанням R - це декілька книг, які я вже переглянув на Amazon, але стосуються огляду статистики або робити припущення, що вимагають попередніх знань статистики. Проблема з оглядовими книгами здебільшого полягає в тому, щоб не звертати уваги на припущення, обмеження та надавати достатньо пояснень, щоб в результаті отримати інформацію.

Якщо ви вважаєте, що не існує книги, яка могла б відповідати цій потребі, або ви думаєте, що книга R або Статистичні обчислення: вступ до аналізу даних за допомогою S-Plus відповідатимуть цьому, я також вдячний для такого типу відповіді.

@Christopher Aden

Вступ до ймовірності та статистики за допомогою R здається найближчим, але все ще широким загальним до того, що я шукав.

Чого я очікував - це така книга, як Девід С. Мур, Основи статистики, оскільки:

• Він охоплює всі предмети статистики.
• Він використовує два інструменти, miniTab та інші для практичного навчання за щойно поясненим методом.
• Це дуже висвітлює припущення та обмеження. Це дуже важливо для дослідника, який не пройшов глибокого курсу статистики та хоче використовувати статистику. Навряд чи оглядові книги охоплять їх, що небезпечно для дослідників.
  • Зміст книги можна переглянути тут . Зверніть увагу на те, як основна увага приділяється статистиці, а використання інструменту - для поліпшення розуміння та ознайомлення студента з тим, як використовувати інструменти для статистики після навчання більш простим способом. Не про інструмент, а про статистику!

Я хочу точно те саме, але використовуючи Р.

@Gregory Demin

Він використовує R як приклади педагогіки, передбачає, що ви хочете вивчити статистику, а найкраще - це відкритий код. На жаль, не охоплює ANOVA, ні ANCOVA, або більш розвинені теми.

@ Петер Елліс

Гарна пропозиція щодо підручника, який висвітлює те, що хочеться в цьому питанні.

Книги на думку запитувача, які відповідають на питання.

@ Петер Елліс та @Gregory Demin.

Колекція книг R про Амазонку

Amazon обговорення R книг для різних студентів фону можна знайти тут .

Відео лекції викладання статистики за допомогою R

Google Tech Talks з 2007 року , що також мотивований на це питання і охоплює більше про інтелектуальному аналізі даних , а не статистичних дані , але використовуючи R разом тут .

Я думаю, одна з причин, на яку так важко відповісти, полягає в тому, що R є настільки потужним і гнучким, що реальне введення в програмування R виходить далеко за рамки того, що зазвичай потрібно для вступу до статистики. Книги, які викладають статистику за допомогою MiniTab, JMP або SPSS, роблять відносно прості речі з програмним забезпеченням, яке ледь не подряпає поверхню, на що R здатний, коли справа стосується маніпулювання даними, моделювання, побудованих на замовлення функцій тощо.

Сказавши це, я думаю, що сучасна статистика Вілкокса для соціальних та поведінкових наук: практичне вступ (2012) - це геніальна нова книга. Це не передбачає статистичних знань і дозволяє вам з нуля аж до широкого спектру сучасних надійних методик; і передбачає не набагато більше знань про R, ніж можливість відкрити його та завантажити набір даних. Він охоплює також багато класичних методик, включаючи ANOVA (згаданий в ОП).

Я б бачив цю книгу еквівалентом книг, які одночасно представляють статистику та пакет статистичних даних, як SPSS. Однак це не навчить вас програмувати на R - лише як робити сучасний статистичний аналіз з ним, з акцентом на надійні методи, що вирішують відомі проблеми класичного аналізу, які перебувають на стороні більшості інших підходів до викладання статистики.

Три проблеми класичних методів, які ця книга особливо вирішує з самого початку, - вибірки з важкохвостих розподілів; косоокість; і гетеросцедастичність.

Wilcox використовує R, оскільки "з точки зору використання сучасних статистичних методів, R явно домінує. Аналізуючи дані, це, безперечно, найважливіша розробка програмного забезпечення протягом останньої чверті століття. І це безкоштовно. Хоча класичні методи мають фундаментальні вади. , не рекомендується повністю відмовитися від них ... Отже, наводяться ілюстрації про те, як застосовувати стандартні методи з Р. Особливе значення тут має те, що, крім того, наводяться ілюстрації щодо застосування сучасних методів із застосуванням понад 900 R функції, написані для цієї книги ".

Ця книга настільки відмінна, що після того, як ми купили примірник для роботи, я придбав власний примірник вдома.

Заголовки глав:

1. числові та графічні підсумки даних;
2. ймовірність та пов'язані з цим поняття;
3. вибіркові розподіли та довірчі інтервали;
4. тестування гіпотез;
5. регресія та кореляція;
6. методи завантаження;
7. порівняння двох незалежних груп;
8. порівняння двох залежних груп;
9. одностороння АНОВА;
10. двосторонні та тристоронні конструкції;
11. порівняння більш ніж двох залежних груп;
12. багаторазові порівняння;
13. деякі багатоваріантні методи;
14. стійкий регрес та заходи асоціації;
15. основні методи аналізу категоріальних даних;

Подальше редагування - перевіривши приклад Девіда Мура про те, що ви шукаєте, я дійсно думаю, що книга Вілкокса відповідає потребі.

Може бути "Введення в статистичну думку" ?

@ Повідомлення Джулі з книги Верзані - це справді приємний вибір для того, хто не має ні досвіду роботи з статистикою, ні статистики. Це досить м'яко як в R, так і в статистиці, яку він використовує кафедра політології в УК Девіс, і ті студенти не мають ні уроків програмування, ні математики вищого рівня. Його робота доступна через його пакет CRAN, simpleR .
Оскільки ви родом з інформатики, я не думаю, що вам потрібно дуже лагідне знайомство з Р. Я вважаю, що ви маєте гідні знання структури даних, обстеження і чому вам потрібен налагоджувач. Для дуже орієнтованої на обчислювальну перспективу R (більше, ніж ви навіть можете бачити в класі статистичного програмування в підрозділі статистики), ознайомтеся з програмою «Мистецтво R» програми Норма Матлофа. Щоб побачити, чи вас це цікавить, у Matloff на його веб-сайті представлена ​​дуже груба версія попередньої версії для друку . Якщо вам подобається його стиль, я б рекомендував захопити готову копію. Він професор CS, і він пише книгу більше для аудиторії CS, ніж аудиторії статистики.
У Дж. Кернса (тут часто зустрічається афіша) в Інтернеті є книга, яка називається " Вступ до ймовірності та статистики за допомогою R" . Я особисто вважаю, що це чудова послуга щодо знайомства з кишечником Р.
Я розумію, що ваше питання спрямоване на те, щоб отримати відповіді, спрямовані на головну службову службу , але, будь ласка, також ознайомтеся з цією темою: Яку книгу ви б рекомендували для вчених, які не мають статистики?

Я вважав, що ця книга дуже корисна, але вона передбачає деякі знання основних статистичних термінів, таких як p-значення, ANOVA та ін.

Ця книга пропонує більш ніжне введення в самі статистичні поняття ...

Хороша книга випускається через Аделаїдський університет, вона доступна безкоштовно в Інтернеті та як закупівля для копій.

Статистика навчання з R

Вона дуже добре розбита за своєю структурою і охоплює вступ до R, а також основне введення до статистики перед тим, як перейти до більш поглиблених тем.

На веб-сайті R є дуже глибокий перелік книг, який подає його як довідник, однак наразі не читав заголовки, оновлююсь по мірі руху вперед.

https://www.r-project.org/doc/bib/R-books.html

Статистика навчання за допомогою R від Randall E. Schumacker виходить в січні 2014 року з SAGE Publications. Він містить весь матеріал у дописі.