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

Яку книгу ви б рекомендували вченим, які не є статистиками?

Чітка доставка найбільше цінується. А також пояснення відповідних прийомів і методів для типових завдань: аналіз часових рядів, представлення та агрегація великих наборів даних.

Статистика

Девід Фрідман, Роберт Пісані, Роджер Первес

Четверте видання: 2007, Перше видання: 1978

Як студент, що вивчає філософію, мене попросили проаналізувати деякі дані для невеликого дослідження, над яким я працював з лікарем. Потрібно сказати, що я опинився дещо переповненим, але зміг подолати, наслідуючи старий код Stata, який мені подарував друг біостатиста. Аналіз виявився досить хорошим, щоб допомогти опублікувати дослідження, і я раптом зацікавився цією цікавою сферою дослідження під назвою статистика.

Перша книга про статистику, яку я прочитав, - « Статистика» Девіда Фрідмана та його колег. Найбільше мені сподобалось, що я зосередив увагу на поясненні фундаментальних понять статистичного аналізу (що означають фактично значення p, чому важливо візуалізувати дані, що означає тест бути значущим тощо) з стислим та точна мова, але без зайвої математики. З огляду на цю концептуальну основу, мені було набагато легше читати більш досконалу літературу з більш досконалою математикою.

Ця книга охоплює всі теми, які охоплені курсом статистики за перший рік, але не охоплює часові ряди чи агрегацію великих наборів даних. Я відчуваю, що це дуже добре справляється з навчанням нестатиста, як думати, як статистик. Звідти додавання нових методів, таких як часові ряди, має бути відносно простим, а нестатист повинен бути на шляху до того, щоб стати довічним студентом статистики.

Відповідь, безумовно, залежатиме від їх дисципліни, методів / прийомів, які вони хотіли б вивчити, та наявних у них математичних / статистичних здібностей.

Наприклад, економісти / суспільствознавці, які хочуть дізнатися про передові емпіричні економетрики, могли б прочитати «Естерику здебільшого нешкідливої» Енгріста та Пішке . Це нетехнічна книга, що висвітлює "природну експериментальну революцію" в економіці. Книга лише передбачає, що вони знають, що таке регресія.

Але я думаю, що найкраща книга про прикладну регресію - це аналіз даних Гельмана та Хілла з використанням регресії та багаторівневих / ієрархічних моделей . Це висвітлює основні регресії, багаторівневі регресії та байєсовські методи чітким та інтуїтивним способом. Було б добре будь-якому вченому, який має основний досвід статистики.

Вступна статистика Пітера Дальгаарда з R - це чудова книга для деяких вступних статистичних даних з акцентом на програмне забезпечення R для аналізу даних.

Я прийму основні знання зі статистики і рекомендую:

• Статистичний Слейт (Ramsey, Schafer), який містить велику кількість міні-кейсів, оскільки вони охоплюють основні статистичні інструменти для аналізу даних.

• Перший курс з багатоваріантної статистики (Flury), який охоплює основні статистичні дані, необхідні для вилучення даних тощо.

У Академії Хана є кілька приємних вступних / початківців відео про статистику: http://www.khanacademy.org/#statistics

Багато студентів із соціальних наук та психології з мінімальним математичним досвідом, як книга Енді Філда: Відкриття статистики за допомогою SPSS . Також у нього є веб-сайт, на якому розміщено багато матеріалу .

Не маю наміру підключати мою книгу, але, мабуть, це можливо застосувати. Минулого року я видав книгу з Вілі під назвою "Основи біостатистики для лікарів, медсестер та клініцистів" . Це обкладинка і досить стислий 214 сторінок. Перевагою для вас є те, що він наголошує на важливих для біологічного застосування тем, але може бути не таким стислим, як ви хотіли б пройти 10-денний курс самонавчання. "Вступна статистика для студентів біології"Друге видання Труді Ватта та опубліковано Chapman and Hall / CRC 1997 - це ще одна обкладинка, яка може підійти саме вам. Це трохи простіше, ніж моя книга, але не включає аналіз виживання, який я вважаю дуже важливою темою в біологічних дослідженнях (зокрема, клінічних випробуваннях). Її книга на 236 сторінках. Я також хотів би згадати "Посібник з мультфільму зі статистики" Гоніка. Жартівлива книга, але вона також дуже добре охоплює основні поняття і її надзвичайно легко читати.

Статистика на звичайній англійській мові досить хороша.

4,5 на Amazon, 11 відгуків.

Пояснює і ANOVA досить добре.

Мабуть, найкраще основне, отримайте велику картину / ідею книги:

Статистика Роберта Абельсона як принциповий аргумент

Прогулянка п’яних : як випадковість править нашим життям Леонарда Млодінова - відмінна книга для непрофесійних людей. Приємні та навчальні.

Це може бути не підручник, але це змушує думати про світ правильно.

Він трохи старий, але я знайшов книгу Кріса Чатфілда,

Статистика технологій: Курс прикладних технологій

бути відмінним вступом.

Так я вперше дізнався про статистику з концептуальної точки зору.

Як перший вступ до теми мені сподобався Аналіз даних: Байєсівський підручник .

Для глибокого та філософського обговорення основних ідей кількісних наукових міркувань рекомендую Теорію ймовірностей: Логіка науки . Ця книга не є хорошим вступом. Рекомендується лише особам, які хочуть знати, чому байесівська статистика є такою, якою вона є та / або зацікавлена ​​в історичному огляді байєсівської статистики.

Провал середніх від Сема Савиджа.

Стільки чудових рекомендацій! Це не зовсім те, про що ви просили, але як брехати зі статистикою, це коротко і досить чудово. Це не навчить безпосередньо бажаного, але допомагає вказувати на порушення припущень та інші вади.

«Біометрія: Принципи та практика статистики в біологічних дослідженнях» по Роберту Р. Сокаля і Ф. Джеймс Rohlf
«біостатістіческій аналіз» по Jerrold H. Zar
«Primer біостатистики» по Стентону Гланц

Для зачатків статистики: http://www.bbc.co.uk/dna/h2g2/A1091350 та http://www.robertniles.com/stats/

Для гарного посібника щодо візуалізації даних: http://www.perceptualedge.com/ - зокрема, спробуйте тест IQ Graph Design на веб- сайті http://www.perceptualedge.com/files/GraphDesignIQ.html (потрібен Flash)

Зверніть увагу: вони є ортогональними - є багато експертів зі статистики, які страшні у візуалізації даних, і навпаки.

Нижче наведено текстові книги, які я використовував для моїх курсових робіт та досліджень MSEE, і я виявив їх досить непоганими.

1. Ймовірність, статистика та випадкові процеси для інженерів Генрі Старка та Джона У. Вудса (детальне пояснення понять, корисних для людей, комунікацій та обробки сигналів).
2. Контур вірогідності, випадкових змінних та випадкових процесів Шаума Хвей Хсу (Коротке пояснення понять, має велику кількість розв’язаних прикладів).

Нещодавно я виявив статистику навіть ти можеш дізнатись досить корисною.

" Як сказати брехунам зі статистиків " Гука. Я захоплююсь способом пояснення понять статистики непрофесійним особам.

Що стосується пояснення мотивацій статистиків, «Чай, дегустуючи леді», добре читає.

Я настійно рекомендую " Статистика для експериментаторів: дизайн, інновації та відкриття, 2-е видання " від Box, Hunter та Hunter. Обов’язково прочитану книгу для будь-якого вченого, що робить статистичний аналіз своїх експериментів. Також є пакет супутника R ( BHH2).

Протягом багатьох років я вважаю Посібник з інженерної статистики корисним на практичному рівні.

Він вільно доступний в Інтернеті.

Готеллі та Еллісон (2004) Буквар екологічної статистики

Він орієнтований на "Зовнішню науку" (Екологія, Екологія, Біологія), але педагогіка є чудовою. Від цього може отримати користь будь-хто.

Нещодавно у мене на цьому вказали цей веб-сайт . Він охоплює ряд книг, корисних для нових статистиків, з деякою цілеспрямованою дискусією про різні їх сильні та слабкі сторони, а також внизу резюме.

"Теоретична статистика"
Кінер, Роберт В.
1-е видання., 2010, XVII, 538 с.
Тверда обкладинка, ISBN 978-0-387-93838-7

Про книгу ...

Я рекомендував би: статистичний слют (Ramsey & Schafer) та біостатистичний аналіз (Zar).

Мені дуже подобається серія "Для манекенів", і з кількох сторінок, які я прочитала про неї, "Статистика статистики для манекерів" Дебори Дж. Румзі - прекрасна книга для нестатистів, а також статистиків, які шукають спосіб пояснити статистичні поняття нестатистикам.

Це посилання запропонувало багато чудових книг.

https://www.stat.berkeley.edu/mediawiki/index.php/Recomemed_Books

окрім цього, я запропонував: Статистичний сонтут: Курс методів аналізу даних. Наслідуючи приклади в книзі, багато понять стають легшими для розуміння.

Вітлок та Шлютер Аналіз біологічних даних https://www.amazon.com/The-Analysis-of-Biological-Data/dp/1936221489 - це видатна суміш статистики та науки. Вам не потрібно бути біологом (я, звичайно, не), щоб зрозуміти і оцінити приклади. Це не тільки чітко і здорово, але і цікаво, і приємно.

Якщо ви використовуєте SPSS, я рекомендую цю книгу: Аналіз даних для поведінкових наук із використанням SPSS Weinberg & Abramowitz. Це дуже добре написано та доступно. Зауважте, що він не охоплює часові ряди.

Це дуже залежатиме від їхнього тла, але я вважав, що "Статистика в двох словах" є досить хорошою.