Hice varios cursos de estadística en la universidad, pero descubrí que mi formación estaba muy orientada a la teoría.
Me preguntaba si alguno de vosotros tiene un texto de Estadística Aplicada (a nivel de postgrado) que recomiende o con el que haya tenido una buena experiencia.
Algunos libros muy buenos: "Estadística para experimentadores: Design, Innovation, and Discovery , 2nd Edition" de Box, Hunter & Hunter. Este es formalmente un texto introductorio (más bien para la gente de la química y la ingeniería) pero extremadamente bueno en el aspecto aplicado.
"Análisis de datos mediante modelos de regresión y multinivel/jerárquicos" por Andrew Gelman y Jennifer Hill. Muy bueno sobre la aplicación de los modelos de regresión.
"Los elementos del aprendizaje estadístico: Data Mining, Inference, and Prediction, Second Edition" (Springer Series in Statistics) 2nd (2009) Corrected Edition by Hastie Trevor, Tibshirani Robert & Friedman Jerome. Más teórico que los dos primeros de mi lista, pero también muy bueno en los porqués de las aplicaciones. -- Versión publicada en PDF
"An Introduction to Statistical Learning" (Springer Series in Statistics) 6th (2015) by Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie and Robert Tibshirani -- Versión publicada en PDF
Trabajar con estos tres libros debería proporcionar una muy buena base para las aplicaciones.
Vale la pena que cualquier persona de cualquier nivel que aún no lo haya leído lea Box, Hunter y Hunter.
Harrell (2001), Estrategias de modelización de la regresión se distingue por
Además de estos, Introducción a la econometría: Un enfoque moderno de Wooldrige tiene prácticamente todo lo que se puede querer saber sobre la regresión, a un nivel universitario avanzado.
edit: si se trata de resultados categóricos, Hastie et al es indispensable. También, Análisis de datos categóricos de Agresti es un buen enfoque clásico, a diferencia del enfoque de aprendizaje automático de Hastie et al.
No creo que Wooldridge esté especialmente avanzado. En mi opinión, una mejor referencia sería la econometría de Hayashi o incluso el segundo texto de Wooldridge, "Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data".
Utilizar a Hayashi para la "estadística aplicada" es como utilizar un lanzallamas para encender una vela. Pidió menos teoría, no más. Además, creo que Wooldridge es conceptualmente sofisticado para un libro de grado, aunque no sea tan técnico. No es que haya recomendado Stock & Watson.
He sacado mucho provecho de Sheskin's Manual de procedimientos estadísticos paramétricos y no paramétricos . Es un amplio estudio de los métodos de comprobación de hipótesis, con buenas introducciones a la teoría y toneladas de notas sobre las sutilezas de cada uno. Puede ver la tabla de contenidos en el sitio web de la editorial (con el enlace anterior).
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Los libros de texto de posgrado suelen ser bastante especializados, con títulos como Regresión binomial negativa o Análisis de series temporales por métodos de espacio-estado . ¿Puede ser más específico sobre el área que le interesa, o son ¿buscas algún tipo de visión general?
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Nos ayudaría si nos contara algo más sobre sus aplicaciones.
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Me interesan sobre todo los métodos de regresión y algo de modelización. Me encuentro con un montón de RV binomial, así como variables aleatorias distribuciones aproximadas o poco claras. Las aplicaciones son bastante amplias por lo que una visión general sería "ideal", pero claramente no es el más factible de una solicitud jaja.