Вибір між "статистикою" від Freedman et al. Та "Статистичними моделями: теорія та практика" від Freedman

Я не статистик, але мене дуже цікавить статистика, і я хотів би придбати книгу, яку я б зберігав як орієнтир. У мене є кілька книг з конкретних предметів (наприклад, «Елементи статистичного навчання для машинного навчання» або « Байєсівський аналіз даних» для ... ну, Байєсівський аналіз даних :) Я також шукав більш загальну книгу.

Книги Фрідмана тут часто добре розглянуті:

Рекомендована книга з передової статистики

Яку книгу ви б рекомендували для вчених, які не мають статистики?

Статистика Фрідмана, Пісані та Первеса (А) - це обрана відповідь на останнє питання, і я збирався його придбати. Однак я дізнався про статистичні моделі: теорія та практика (B). Дві книги здаються схожими (бо, що я можу сказати: Amazon забороняє мене навіть читати повні ToCs ... я не знаю чому). Дати публікації дуже близькі. Однак:

• B значно дешевший. Я міг би використати A, але якщо A явно кращий за B, я готовий піти на A.
• A довше, але мені здається, що головні глави, відсутні в B, пов'язані з вірогідністю. Мені ця частина не потрібна, тому, якщо це єдина різниця або головна різниця, я б краще придбати дешевший і переносний B :)

Яку книгу ви б запропонували придбати?

Вони зовсім інші.

(А) явно вступний (але багато в чому не елементарний). Це може здатися суперечливим: можливо, справедливо сказати, що (А) передбачає інтелігентних читачів, готових добре подумати, але не попередні знання статистики. Немає жодних трюків, таких як кольорові фотографії щасливих людей, різноманітні коробки з додатковими матеріалами або грубі історії, засновані на диких досвідах автора чи надмірно родючій уяві. (Я натякаю, не маючи посилань на деякі найжахливіші альтернативи на ринку.) Розумний студент середньої школи чи той, хто пам’ятав більшість математики середньої школи, вважає це корисним, а також більш очевидним ринком для студентів.

(B) - це вже другий текст, і це буде важко для тих, хто не знайшов знайденого (A) вмісту. Я б сказав, що (B) залежить від того, щоб читачі стикалися з більшістю матеріалів хоча б один раз раніше, оскільки багато пояснень хитро стислі, але однаково доволі стислі. Я б сказав, що це дійсно для дослідників, мінімально магістрантів, які готують дисертацію чи дослідницьку роботу. Це також більш впевнено, що ви любите чи ненавидите, залежно від того, чи згодні ви з Фрідманом, високі стандарти якого часто виключали майже будь-яку роботу.

Я перечитав (A) з прибутком і задоволенням кожні кілька років і робив це з першого видання (зі скімом та пропусканням).

Розкриття інформації: Я також не є статистиком; ні я ніколи не брав курсів, які викладали статистики.

Плітки: Біографія Джона Тукі (див. Тут деталі та огляд) двічі включає недокументовану історію про те, що Девід Фрідман як аспірант Принстона насправді не міг нажитися на іноді еліптичний і невловимий стиль викладання Тукі. Привабливо міркувати, що це, можливо, було основною причиною того, що (А) уникає сюжетних скринь та методів дослідження Тукіша загалом.

Я статистик, викладав це 40 років, головним чином біологів. Відповідь Ніка Кокса викладена вище. На мою думку, "FPP" все ще є найкращою вступною книгою зі статистики. Сильний акцент на концепціях, чудових прикладах (хоча я б хотів, щоб більше було з біології!), Контр-прикладах (показуючи, як "очевидне" іноді може бути неправильним) та вправах. Це легко читати, але це може бути оманливим: треба думати. «Статистичні моделі» (Фрідман) - книга другого або третього курсу. Це також дуже концептуально. Напевно, ви хочете отримати більш стандартну книгу для вивчення основ методів найменших квадратів (регресія, anova тощо). Фрідмена більше хвилює питання про те, коли моделі виправдані (як правило, як хороші наближення до "правди"), а коли ні. Зараз дуже важливо, коли ви можете запускати дуже складні моделі трохи більше, ніж натискання кнопки, але не маєте великого уявлення про те, що ви припускали або що означають результати. Книга Девісона також відмінна, але більш технічна та практична: вона описує найважливіші стандартні моделі (та деякі менш стандартні) у різних областях та показує способи їх аналізу.