Какую книгу вы бы порекомендовали ученым, не занимающимся статистикой?

Какую книгу вы бы порекомендовали ученым, которые не являются статистиками?

Чистая доставка наиболее ценится. А также объяснение соответствующих методов и методов для типичных задач: анализ временных рядов, представление и агрегация больших наборов данных.

Статистика

Дэвид Фридман, Роберт Пизани, Роджер Пурвес

Четвертое издание: 2007, первое издание: 1978

Как студентка, изучающая философию, меня попросили проанализировать некоторые данные для небольшого исследования, над которым я работала с врачом. Излишне говорить, что я был несколько ошеломлен, но смог обойтись, подражая некоторому старому коду Stata, который дал мне друг-биостатист. Анализ оказался достаточно хорошим, чтобы помочь опубликовать исследование, и я внезапно заинтересовался этой любопытной областью исследования, называемой статистикой.

Первая книга по статистике, которую я прочитал, была « Статистика » Дэвида Фридмана и его коллег. Что мне больше всего понравилось в этом, так это его сосредоточенность на объяснении основных понятий статистического анализа (что на самом деле означают p-значения, почему важно визуализировать данные, что означает значимость теста и т. Д.), Кратким и точный язык, но без особой математики. С этой концептуальной подготовкой мне было гораздо проще читать более продвинутую литературу с более продвинутой математикой.

Эта книга охватывает все темы, охватываемые курсом первого года по статистике, но не охватывает временные ряды или агрегацию больших наборов данных. Я чувствую, что это очень хорошо помогает преподавать не статистику, как думать как статистик. Оттуда, добавление новых методов, таких как временные ряды, должно быть относительно простым, и не имеющий статистики должен быть на пути к тому, чтобы стать пожизненным изучателем статистики.

Ответ будет определенно зависеть от их дисциплины, методов / методов, которые они хотели бы изучить, и их существующих математических / статистических способностей.

Например, экономисты / обществоведы , которые хотят узнать о передовой эмпирической эконометрике могла читать Angrist и Пишку в основном безвредна Эконометрику . Это нетехническая книга, освещающая «естественную экспериментальную революцию» в экономике. Книга только предполагает, что они знают, что такое регрессия.

Но я думаю, что лучшая книга по прикладной регрессии - это анализ данных Гельмана и Хилла с использованием регрессионных и многоуровневых / иерархических моделей . Это охватывает базовую регрессию, многоуровневую регрессию и байесовские методы в понятной и интуитивно понятной форме. Это было бы хорошо для любого ученого с базовым опытом в области статистики.

Вводная статистика Питера Далгаарда с R - отличная книга для некоторых вводных статистических данных, посвященных программному обеспечению R для анализа данных.

Я собираюсь взять некоторые базовые знания статистики и рекомендовать:

• Статистический журнал Sleep (Ramsey, Schafer), который содержит множество мини-тематических исследований, поскольку они охватывают основные статистические инструменты для анализа данных.

• Первый курс по многомерной статистике (Flury), который охватывает основные статистические данные, необходимые для интеллектуального анализа данных и тому подобное.

Хан Академия имеет несколько хороших вводных / начинающих видео по статистике: http://www.khanacademy.org/#statistics

Многие студенты-социологи и психологи с минимальным математическим образованием, такие как книга Энди Филда « Открытие статистики с использованием SPSS» . У него также есть сайт, который делится большим количеством материала .

Не собираюсь подключать мою книгу, но, похоже, она применима. В прошлом году я опубликовал книгу с Wiley под названием «Основы биостатистики для врачей, медсестер и клиницистов» . Это мягкая обложка и довольно краткий 214 страниц в общей сложности. Преимуществом для вас является то, что в нем подчеркиваются темы, которые важны для биологических приложений, но могут быть не такими краткими, как вы хотели бы иметь для 10-дневного курса самообучения. «Вводная статистика для студентов-биологов»Второе издание Труди Уотт, опубликованное Chapman and Hall / CRC 1997, является еще одной книгой в мягкой обложке, которая может быть для вас подходящей. Это немного проще, чем моя книга, но не включает анализ выживания, который я считаю очень важной темой в биологических исследованиях (особенно в клинических испытаниях). Ее книга составляет 236 страниц. Я также хотел бы упомянуть "Руководство по статистике мультфильмов" Гоника. Юмористическая книга, но она также очень хорошо охватывает основные понятия и исключительно удобна для чтения.

Статистика на простом английском довольно хорошая.

4.5 на Амазоне, 11 отзывов.

Объясняет ANOVA очень хорошо тоже.

Вероятно, лучшая базовая, получить большую картину / книгу идей будет:

Статистика Роберта Абельсона как принципиальный аргумент

Путь пьяницы: как случайность управляет нашей жизнью Леонард Млодинов - отличная книга для непрофессионалов. Приятно и познавательно.

Это может быть не учебник, но он заставляет вас думать о мире правильно.

Это немного старо, но я нашел книгу Криса Чэтфилда,

Статистика по технологии: курс по прикладным технологиям

быть отличным введением.

Именно так я впервые узнал о статистике с концептуальной точки зрения.

В качестве первого введения в тему мне понравился анализ данных: Байесовский учебник .

Для глубокого и философского обсуждения основополагающих идей количественного научного мышления я рекомендую Теорию вероятности: логика науки . Однако эта книга не является хорошим введением. Рекомендуется только тем, кто хочет знать, почему байесовская статистика такова, и / или заинтересован в историческом обзоре байесовской статистики.

Недостаток средних Сэмом Сэвиджем.

Так много замечательных рекомендаций! Это не совсем то, что вы просили, но « Как лгать со статистикой» - это коротко и довольно замечательно. Он не учит непосредственно тому, что вы хотите, но помогает выявить нарушение допущений и другие недостатки.

«Биометрия: Принципы и практика статистики в биологических исследованиях» по Роберту Р. Сокаля и Ф. Джеймс Rohlf
«биостатистический анализ» по Jerrold H. Zar
«Primer биостатистики» по Стэнтону Гланц

Зачатки статистики: http://www.bbc.co.uk/dna/h2g2/A1091350 и http://www.robertniles.com/stats/

Для хорошего руководства по визуализации данных: http://www.perceptualedge.com/ - в частности, попробуйте тест IQ Graph Design по адресу http://www.perceptualedge.com/files/GraphDesignIQ.html (требуется Flash)

Обратите внимание, что они ортогональны - есть много экспертов по статистике, которые ужасны в визуализации данных, и наоборот.

Ниже приведены учебники, которые я использовал для своей курсовой работы и исследований MSEE, и я нашел их довольно хорошими.

1. Вероятность, статистика и случайные процессы для инженеров Генри Старка и Джона У. Вудса (подробное объяснение концепций, подходящих для людей, занимающихся коммуникациями и обработкой сигналов).
2. Схема вероятности, случайных величин и случайных процессов, предложенная Шаумом. Автор Hwei Hsu (краткое объяснение концепций, содержит много решенных примеров).

Недавно я нашел статистику Even You Can Learn, чтобы быть очень полезной.

« Как отличить лжецов от статистиков » Гука. Мне нравится его способ объяснения понятий статистики непрофессионалам.

Что касается объяснения мотивов статистиков, «The Lady Tasting Tea» хорошо читается.

Я настоятельно рекомендую « Статистику для экспериментаторов: дизайн, инновации и открытия, 2-е издание » от Box, Hunter и Hunter. Обязательно прочитайте книгу для любого ученого, занимающегося статистическим анализом своих экспериментов. Также есть компаньон R package ( BHH2).

В течение многих лет я нашел Руководство по инженерной статистике полезным на практическом уровне.

Это свободно доступно онлайн.

Готелли и Эллисон (2004) Учебник по экологической статистике

Он ориентирован на «Науку» (Экология, Экология, Биология), но педагогика отличная. Любой может извлечь из этого пользу.

Мне недавно указали на этот сайт . Он охватывает ряд книг, полезных для начинающих статистиков, с целевым обсуждением их различных сильных и слабых сторон, а также краткое изложение внизу.

«Теоретическая статистика»
Кинера, Роберт В.
1-е издание., 2010, XVII, 538 с.
Твердый переплет, ISBN 978-0-387-93838-7

О книге ...

Я бы порекомендовал: статистический сыщик (Ramsey & Schafer) и биостатистический анализ (Zar).

Я действительно люблю серию "для чайников", и из нескольких страниц, которые я прочитал, "Статистика для чайников" Деборы Дж. Рамси - прекрасная книга для не статистиков, а также статистиков, которые ищут способ. объяснить статистические концепции не статистикам.

По этой ссылке предложено много замечательных книг.

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

кроме того, я предложил: «Статистический сонут: курс по методам анализа данных». Следуя приведенным в книге примерам, многие понятия становятся более понятными.

Уитлок и Шлютер Анализ биологических данных https://www.amazon.com/The-Analysis-of-Biological-Data/dp/1936221489 - это выдающаяся смесь статистики и науки. Вы не должны быть биологом (я, конечно, не), чтобы понять и оценить примеры. Это не только ясно и звучно, но и интересно и приятно.

Если вы используете SPSS, я бы порекомендовал эту книгу: «Анализ данных для поведенческих наук с использованием SPSS» от Weinberg & Abramowitz. Это очень хорошо написано и доступно. Обратите внимание, что он не охватывает временные ряды.

Это будет очень сильно зависеть от их фона, но я нашел "Статистика в двух словах" довольно хорошей.