Me da vergüenza decir que tengo un Doctorado y mantener un asst cátedra, pero se tropezó cuando la lectura de las estadísticas de la investigación. Estoy en un campo de Negocio que es similar a IO Psicología Social o Psicología. Yo pase demasiado tiempo a la lectura aplicada estadísticas de los libros, pero me parece que aún con todo, la lectura que no tiene una firme comprensión de lo que realmente estoy haciendo. Todo es muy 'asiento de los pantalones'. (Tan triste como parece, yo creo que esto no es una situación única entre la facultad de ciencias sociales...) El mayor problema viene cuando tengo que aplicar raramente usado stat técnica. Puedo encontrar un artículo de un matemático estadísticas diario con las ecuaciones que podría resolver mi problema, pero no tengo la matemática para convertir en código. Yo soy por siempre confiar en otros prof R de paquetes, y cruzando los dedos con la esperanza de que el trabajo (ni siquiera puedo comprobar para verificar si se hizo o no). Ya han pasado 15 años desde que tomó el Cálculo y Álgebra en el bachillerato, y creo que quiero empezar por el principio y entender verdaderamente la probabilidad y la estadística.
Estoy empezando con Gelfand del Álgebra y la Trigonometría libros para un rápido repaso de los conceptos básicos-sé que es duro de creer, pero en la investigación aplicada de campo rara vez tenemos uso para el pecado o cos. Incluso estoy tratando de finalmente conocer la forma correcta de hacer una prueba, a partir de los libros de Velleman ("Cómo demostrarlo") y Houston ("Cómo Pensar Como un Matemático") -- soy serio acerca de hacer de este derecho y la comprensión de la materia. A partir de ahí, quiero que (correctamente) a aprender el Cálculo y Álgebra Lineal I necesidad de abordar la probabilidad y la estadística. Yo estaba pensando en usar Strang del Cálculo y el Álgebra de los libros. Pero Apostol del Caculus viene muy recomendable también. Después de que estoy completamente perdida. Además, no sé cómo de lejos para ir en un Cálculo o Álgebra Lineal antes de llegar a rendimientos decrecientes. (Apóstol introduce la Probabilidad en la segunda mitad del Vol. 2 -- es de vital importancia que yo trabajo a través de todo lo anterior antes de abordar la Probabilidad?)
Así que mi pregunta es: si tuviera que hacerlo otra vez, con el objetivo de verdad, profundamente la comprensión de las estadísticas, ¿por dónde empezar? ¿Qué libros son los modernos camino para una comprensión profunda? Me gustaría seguir una moderna ruta, por lo que puedo entender de la investigación actual en las estadísticas, incluyendo enfoques Bayesianos. Pero no en una máquina contexto de aprendizaje (que parece ser la moda en el momento), en lugar de una ciencia social / diseño y análisis de experimentos / multinivel modelado de contexto. Tal vez mi objetivo sería el trabajo de Andrew Gelman; su y la Colina del libro me mostró cómo yo debería estar buscando en el modelado y estadísticas (simulación, las estimaciones de la incertidumbre en todas partes, la inferencia bayesiana, y así sucesivamente). ¿Cómo hago para volver a aprender este material con ese objetivo en mente?
Actualización 1: Posibles textos, empezando desde cero, con un enfoque en las pruebas de comprensión y profundo. No necesariamente una después de la otra.
Volver a aprender los conceptos básicos:
- Cómo Probar por Velleman
- Cómo Pensar Como un Matemático por Houston
- Álgebra y Trigonometría por Gelfand (para entender cómo y por qué en lugar de qué)
- Precálculo en una cáscara de Nuez por Simmons (para referencia)
- Medición por Lockhart (inspiración)
Cálculo (que uno(s), y qué tan profunda?):
- Cálculo por Strang
- Cálculo vol. 1 y Cálculo vol. 2 por el Apostol
- Cálculo por Spivak (soluciones)
- Introducción al Cálculo y Análisis: Volumen I por Curant (y iii/1, II/2?)
Álgebra lineal (que uno(s) y qué tan profunda?):
- Introducción al Álgebra Lineal por Strang
- Álgebra de matrices Útil para las Estadísticas por Searle
- Álgebra de matrices: Teoría, Cálculos y Aplicaciones en Estadística por la Suave
Probabilidad (que uno(s)?):
- Una Introducción a la Teoría de la Probabilidad y Sus Aplicaciones, Vol. 1 y Vol. 2 por Feller (para la comprensión intuitiva)
- Introducción a la Teoría de la Probabilidad por Hoel, Puerto, Piedra
- Una Probabilidad de Ruta por Resnick (para medir teórico enfoque moderno?)
- Cincuenta Problemas Difíciles en la Probabilidad por Mosteller
Datos estadísticos básicos (cuál(es)?):
- Probabilidad y Estadística por DeGroot y Schervish
- La Inferencia estadística, Casella y Berger
Otras sugerencias? De nuevo con el objetivo de la comprensión y el desarrollo (o, al menos, de ejecución) de los nuevos métodos de modelización jerárquica (generalizada y lineal).
