Яка єдина найвпливовіша книга, яку повинен прочитати кожен статистик?

77

Якщо ви могли б повернутися у часі і сказати собі, щоб прочитати конкретну книгу на початку своєї кар’єри статистики, якою це була б книга?

references 
— Ніл МакГуйган
джерело
1
Тут справді три окремих питання! 1) Яка єдина найбільш впливова книга в статистиці; 2) Яку книгу повинен прочитати кожен статистик; 3) Яку книгу ви прочитали, що найбільше хотіли б прочитати набагато раніше. (2) та (3), ймовірно, мають значне перекриття; (1) може бути досить виразним.
— onestop
1
Це питання є ще одним способом розгляду цього питання. Я сподіваюсь, що він забезпечить хороший доповнення, як тільки отримає кілька хороших відповідей.
— naught101

Відповіді:

38

Ось два, які слід внести до списку:

Туфте. Візуальне відображення кількісної інформації
Tukey. Дослідницький аналіз даних

— Роб Хайндман
джерело
10
Обидва варто періодично перечитувати, можливо, один раз на десятиліття, щоб лише оновити ідеї. Щодо Тукі: чудово сідати просто за олівець та папір раз у раз і робити глибокий аналіз цікавого набору даних.
— whuber
6
Для графіки для статистики я віддаю перевагу книгам Вільяма Клівленда перед книгами Туфта.
— Пітер Флом
1
У мене таке відчуття, що ці книги були призначені для аналізу нелінійних даних, коли нелінійні методи були не такими доступними?
— Роберт Кубрик
34

Елементи статистичного навчання у Хасті, Тібшірані та Фрідмана http://www-stat.stanford.edu/~tibs/ElemStatLearn/ повинні бути в будь-якій бібліотеці статистиків!

— жирард Робін
джерело
6
Я не згоден - те, що тісно пов'язане з машинним навчанням, а не статистикою як такою !
— aL3xa
@ aL3xa: це, безумовно, зосереджене на машинному навчанні ... саме тому я думаю, що статистики повинні наближатися до цього рано.
— Cliff AB
Мабуть, я в меншості, думаючи, що ця книга завищена. Здається, це написано для аспіранта, але того, хто не цікавиться подробицями того, як все працює.
— Лаконічний
25

Я не статистик, і я не так багато читав по темі, але, мабуть

Чай дегустації: як статистика революціонізувала науку у ХХ столітті

слід згадати? Це не підручник, але все-таки варто прочитати.

— Vivi
джерело
1
Я другий це. Крім того, є досить багато пропозицій щодо подальшого читання, які я вважаю корисними у книзі.
— Кріс Білі
1
Я думаю, що ця книга говорить тим, хто на початку нічого не знав, окрім тупості мови та культурного багажу, пов’язаного з полем. Ця книга дала розуму крила - там сказано, що статистика полягає у пошуку корисної правди в морі шуму і нерозуміння.
— EngrStudent
2
Багато людей повідомили про це як розважальне, але воно повне надзвичайних помилок. Якщо ви знайдете це, мій огляд у Biometrics 57: 1273-1274 (2001) дає далеко не повний перелік. (У Сальсбурзі переплутуються різні Бернуліси, що простіше зробити.)
— Нік Кокс
21

Теорія ймовірностей: логіка науки

— Крістофер Д. Лонг
джерело
Ця книга жорстка. Йдеться про основи вірогідності, і навіть у цій частині статистики я не думаю, що це довідковий текст. Я вірю, що на планеті Земля може бути 14 людей, які прочитали та зрозуміли її повне повідомлення, але, мабуть, я б класифікував це як обов'язкове читання для імовірників, заради тисяч інших, які є глибокими в таких речах, як ГЛМ, GAM, Байєсові моделі та інші речі.
— значуще значення
1
Також трохи сумно, що деякі з пізніших розділів відсутні та / або розроблені, наприклад, немає регламенту про регресію, однак проект неопублікованого рукопису був доступний із захоплюючим розумінням регресій "помилки вимірювання". Хоча деякі дуже цікаві речі на часових рядах.
— ймовірністьлогічний
21

Даррелл Хафф - як брехати зі статистикою

— Роб Хайдман
джерело
5
Ще тоді, коли це було 3,95 долара, а потім 4,95 долара , я придбав копії на десяток і роздав їх друзям, клієнтам та іншим, хто може зацікавити.
— whuber
Це заслужено запам’яталося. Але нестатистичний зміст датує це, на жаль, не менш важливою часткою мультфільмів, на яких люди (і навіть немовлята) курять. 60 і більше років, це вже не дивно. (Деякі перевидання, наприклад, у Великобританії оновлені мультфільми.)
— Нік Кокс
14

Не книга, але я нещодавно відкрив статтю Джейкоба Коена в американському психолозі під назвою "Речі, які я навчився (поки що)". Він доступний у форматі PDF тут .

— Фрея Гаррісон
джерело
Ось чудова стаття, написана в чіткому та розмовному стилі Коена.
— richiemorrisroe
12

Нещодавно маленька монографія Джека Кіфера "Вступ до статистичних висновків" вилучила таємницю великої кількості класичної статистики і допомогла мені розпочати роботу з рештою літератури. Я все ще посилаюся на це і гаряче рекомендую його сильним студентам на курсах статистики другого курсу.

— Роб Хайдман
джерело
2
Чудова рекомендація, дякую - нещодавно я отримав копію на основі цього, і це справді непогано.
— Ars
1
Я радий почути, що хтось ще цінує цю книгу!
— whuber
12

Я б не заперечував, що будь-яку з цих категорій слід вважати "найбільш впливовою книгою ... [для] статистиків [и]", але для тих, хто тільки починає дізнаватися про цю тему, дві корисні книги:

  1. Роберт Абелсон, статистика як принциповий аргумент
  2. Пол Меррелл, Вступ у технології даних
— gung
джерело
Абелсон був би корисний багатьом, хто також не тільки починає.
— Пітер Флом
11

Книга Вільяма Клівленда "Елементи графічних даних" або його книга "Візуалізація даних"

— Роберт Альбертс
джерело
1
Зараз я читаю «Елементи» (Візуалізація даних відсутня в моїй шкільній бібліотеці). Яка різниця між елементами та візуалізацією даних? Мені не вдалося знайти достатньо детальних описів, щоб сформулювати, яка саме різниця між ними.
— Andy W
2
Я згоден. Я думаю, що для статистиків Клівленд кращий за Туфте.
— Пітер Флом
3
+1 до Роберта Альбертса і +1 до Пітера Флома (книги Клівленда, безумовно, кращі для статистиків, хоча Tufte також прекрасні, і я їх прочитав). @AndyW, Elements є вступним, наприклад, він має вказівки щодо створення інформативної графіки. Візуалізація демонструє, як орієнтувати процес дослідження даних навколо графіки; він починається з попередньої візуалізації даних, розповідає про проблеми, що перебувають у процесі, і проходить всю оцінку остаточної моделі (наприклад, залишкового аналізу) за допомогою графіки. Останнє набагато інформативніше, ніж перше.
— gung
@AndyW Один з них трохи більш технічний, ніж інший (я забуваю, що це все-таки!)
— Пітер Флом
1
Як говорить @gung, « Візуалізація» - більш досконале продовження « Елементів» . Існує деяке перекриття, але це корисно, а не дратує. Обидва настійно рекомендуємо. Остання редакція датується 1993 і 1994 роками, але вони все ще свіжі через 20+ років. Зауважте, що нетехнічні читачі отримали б цінність від обох: я можу особисто поручитися, що математика середньої школи є достатньою основою.
— Нік Кокс
6

З боку математики / основ: Математичні методи статистики Харальда Крамера .

— ар
джерело
До речі, це найдавніше місце, де я знайшов згадку про філософію Крамера. Дивовижно, як чудовий маленький сиденот у цій книзі став відомим методом через багато десятиліть.
— Тал Галілі
5

Для чіткого викладу того, що має бути у статтях журналів соціальних наук (допомога, якщо ви пишете чи рецензуєте), мені подобається Посібник з рецензента щодо кількісних методів соціальних наук . Зокрема, мені подобається таблиця дезидератри як конспект мінімуму, який повинен містити документ (стаття, дисертація, дисертація). Глави розділені технікою аналізу, що приємно. Я думаю, що книга має більш широке застосування, ніж "просто" соціальні науки, оскільки розглянуті методи використовуються в багатьох сферах.

Досить рано, тому, можливо, не охоплене питанням, я був введений до вступу Отта до статистичних методів та аналізу даних . Це досить дорого, але є чудовим ресурсом для показу базових статистичних моделей для різних методів GLM. Я мрію того дня, коли журнали вимагають вмісту статей, показують формулу перевіреної статистичної моделі.

Для перевірки припущень тестів, перегляду ефектів різних варіантів тесту тощо, це одна книга, яку я хотів би мати, коли навчався . У мене є попереднє видання, і це один із найкращих загальних ресурсів, які я придбав через чіткий і послідовний спосіб викладення інформації про тести. Він містить приємні приклади, що ілюструють тест (и), і не вимагає від читача певного статистичного пакету для того, щоб слідкувати за експозиціями.

— Мішель
джерело
4

Обдурений випадковістю Талеба

Талеб - професор Колумбії та торговець варіантами. У 2008 році він зробив близько 800 мільйонів доларів, роблячи ставку проти ринку. Він також написав Чорного лебедя. Він обговорює абсурдність використання нормального розподілу на модельних ринках, а також філософствує про нашу здатність використовувати індукцію.

— Ніл МакГуйган
джерело
8
Страшна книга, написана тим, хто не розуміє статистики ...
— Сіань
4
Сіань, хочете розширити чи надавати посилання на деякі критики?
— naught101
4
Є купа коментарів на The Black Swan (і Талеб в більш загальному сенсі ) тут
— Пітер Флом
4
  1. Статистичні умовиводи Майкла Оукса : коментар до соціальних та поведінкових наук .
  2. Багаторазова регресія Елізара Педгазура у поведінкових дослідженнях . Якщо ви можете витримати неосяжну деталь і важливий тон.

У випадку, якщо вам це цікаво, я перевірив як на Amazon, так і на веб- сайті http://www.integrativestatistics.com/favorites.htm

— rolando2
джерело
4

Я прочитав наведені вище рекомендації і з подивом виявив, що більшість людей, які відповіли на запитання, - це люди, які самі не є статистиками. За винятками 2 чи 3 ... Як промисловий статистик, який також випадково працював із соціологами та медичними працівниками, я б сказав, що якби я міг взяти із собою лише одну книгу на безлюдний острів, це був би Джордж ЕП Бокс, статистика для експериментаторів (Вілі). У своєму неповторному гумористичному та зрозумілому стилі він пояснює суть та філософію побудови математичних моделей для реальних даних. Суворе мислення, ніякі математичні легковажності, ніякі дурниці не вчать нас думати статистично, планувати та візуалізувати все, що ви можете. Шедевр компетентного прикладного вченого (інженер-хімік перетворився на статистику). Завжди весело читати знову.

— Дж
джерело
2
Гарний вибір! Його співавтори, покійний Вільям Хантер та Дж. Стюарт Хантер, також зробили свій внесок у книгу.
— Майкл Черник
Перше видання чистіше і свіжіше, ніж друге. Box був чудовим статистиком, але в подальшому житті поганим читачем.
— Нік Кокс
3

Багато хороших книг уже запропоновано. Але ось інше: "Розрахунок з ризиком" Герда Гігеренцера, тому що розуміння того, як статистика впливає на рішення, важливіше, ніж правильність отримання всієї теорії. Насправді гріх номер один статистиків не вдається чітко спілкуватися. Його книга розповідає про наслідки поганого спілкування та про те, як цього уникнути.

— matt_black
джерело
"розуміння того, як статистика впливає на рішення, важливіше, ніж правильність всієї теорії ..." Хіба це не правда? Я походжу з архітектурного фону, і можу вам сказати, іноді теорія просто перешкоджає ...
— naught101
2

Я збираюся йти вперед і запропонувати стандартний підручник у цій галузі. Я говорю про ймовірність і статистику Дегрота і Шервіша, вперше опубліковану в 1975 році.

Ця книга послужила підручником для багатьох учнів і вважається класикою, на мій погляд, справедливо. Він охоплює такі теми, як комбінаторика, розподіли, байесівська статистика, імовірність висновку та регресійний аналіз. Наскільки я знаю, жоден інший підручник не є настільки ретельним, тому я вважаю, що це обов'язково.

— ДжонК
джерело
1

Основний посібник щодо розмірів ефекту: статистична потужність, метааналіз та інтерпретація результатів досліджень Пол Д. Елліс

Ця книга, якщо є "обов'язковою" для всіх, хто проводить будь-які наукові дослідження, особливо ті, які виходять не з чистої статистики / математики. Книга нижче розширює першу інформацію про інтервали довіри.

Розуміння нової статистики: розміри ефектів, інтервали довіри та метааналіз Джеффа Каммінга

— Адам Пшеднічек
джерело
1

"Найвпливовіший" - це зовсім інше поняття від "всі повинні читати". Я не кваліфікований, щоб відповісти на перше - вам знадобиться хтось, хто є істориком статистики - але для другого, ось деякі:

  1. Статистику як принциповий аргумент Роберта Абелсона має читати кожен, хто займається чи використовує статистику у пошуках науки, гуманітарних наук тощо.

  2. Дві книги про графіку Вільяма С. Клівленда: елементи графічних даних та візуалізація даних . Для статистиків я поставив би це перед роботою навіть Туфте, бот тому, що Туфте не варто, а тому, що: а) Клівленд писав зі статистиками як передбачуваною аудиторією; б) Клівленд базував свої рекомендації на експериментальних даних про те, як люди дивляться на графіки, а не інтуїція.

  3. Дослідницький аналіз даних Джона Тукі. Датується, але цінно - ви можете багато зробити з олівцем, папером і мозком (принаймні, якщо ваш мозок такий же хороший, як у Тукі!)

— Пітер Флом
джерело
1

Ймовірно, це буде баєсовський аналіз даних Гельмана або глибоке навчання з Python . Але це трохи схоже на прийом стрептоміцину середнього віку. Це не було написано, коли я починав свою кар’єру, і дуже багато речей з книг тоді були б великими новинами. Деякі з найвпливовіших речей, які кожен повинен знати, не містять жодного джерела (можливо, вони повинні бути, але ...).

— Бьорн
джерело
0

Посібник з Економетрії Кеннеді містить безліч практичних порад щодо широкого спектру статистичного аналізу. Це якимось чином неймовірно насиченим інформацією та легким для читання, і я все одно дізнаюсь щось нове кожного разу, коли підбираю його.

Вступна економетрія Вулдріджа також має досить багато такої дискусії, але, як вступний підручник, вона є більш самодостатньою. Мені б хотілося, щоб я базувався навколо цього курсу.

— Лаконічний
джерело
Використовуючи наш веб-сайт, ви визнаєте, що прочитали та зрозуміли наші Політику щодо файлів cookie та Політику конфіденційності.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.