Recomendación de fuentes para la modelización estadística: aspectos teóricos y prácticos

Question

Hace unos días hice la siguiente pregunta.

Distribución de ajuste: Covid-19 casos confirmados

Resultó que tengo un problema más profundo, más allá de las cuestiones estadísticas que estoy tratando. No hice la pregunta correcta de forma correcta. Gracias a @whuber he corregido parte de ese problema. Me di cuenta de que he estado trabajando en la probabilidad teórica y perdí el contacto con la más importante, la estadística práctica que realmente resuelve los problemas reales.

Modelizo el crecimiento dinámico de las interacciones sociales, como los comportamientos epidémicos, utilizando ecuaciones diferenciales. Tengo bastante experiencia en el aspecto teórico de la modelización estadística, pero cero en el aspecto práctico, y eso me acaba de golpear después de hacer la pregunta anterior.

Decidí aguantar todo durante 3 meses y tratar de aprender las implementaciones prácticas de los modelados estadísticos con la programación R. Así que pido a cualquiera que me pueda dar alguna recomendación, libros, apuntes de clase, página web, etc, que me pueda ayudar con ello. Lo que estoy tratando de aprender incluye lo siguiente

1. Preparar los datos del mundo real para la posterior inferencia estadística. 2. Ajustar distribuciones a datos del mundo real y todas las pruebas, como la bondad del ajuste, relacionadas con esta tarea. 3. Ser capaz de reconocer el mejor enfoque hacia la minería de datos, como si debo utilizar series temporales o un proceso estocástico o una variable aleatoria. 4. Realizar los pasos anteriores en el entorno R.

Busqué en la web y encontré algunos libros muy buenos sobre temas relacionados con estos pero ninguno de ellos tenía realmente esta tarea en particular. Realmente no tengo tiempo para leer un montón de libros, así que estoy pidiendo a la gente que es experta en el tema o se puso en difícil con los mismos temas, para presentarme a los recursos adecuados para que no pierda mucho tiempo con la búsqueda a través de todos los libros y sitios web que tienen algo en común con los temas.

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Editar En la forma de modelar comportamientos de tipo epidémico, lo más importante (digamos el 90% de la tarea de minería de datos del modelado) es ajustar las distribuciones. Así que debería haber hecho hincapié en eso en mi pregunta. También conozco este libro https://www.amazon.com/Handbook-Fitting-Statistical-Distributions-R/dp/1584887117 que se aporta en su totalidad al ajuste de las distribuciones. Sin embargo el método es GLD, quería saber si hay un libro como este para esta tarea con métodos externos en lugar de GLD. Por ejemplo, a través de Q_Q plots, Histogramas, Estimación de momentos,Bootstrapping y métodos como estos como sus capítulos.

Gracias de antemano.

Answer 1

De la parte superior de mi cabeza:

Introducción a la econometría con R - cubre la econometría básica con ejemplos/aplicaciones directas en R (disponible gratuitamente en línea)

Elementos de aprendizaje estadístico - el libro de aprendizaje estadístico de referencia, cubre casi todos los tipos de modelos, junto con el manual de soluciones (disponible gratuitamente en línea)

Introducción a las series temporales - Brockwell & Davis - para una introducción a la ST

Introducción a las series temporales múltiples - Lütkepohl - una especie de "parte 2" para lo anterior, cubre las series temporales multivariantes

Answer 2

Para alguien con una sólida formación matemática como tú, que no se sienta intimidado por el álgebra matricial, recomendaría los dos libros de Julian Faraway:

1. Modelos lineales con R y

2. Ampliación del modelo lineal con R: modelos lineales generalizados, de efectos mixtos y de regresión no paramétrica .

Alternativamente, en lugar del segundo libro de Faraway, podría utilizar Análisis de datos categóricos de Agresti libro. Estos libros se toman su tiempo para explicar la teoría con bastante profundidad y, sin embargo, tienen la vista puesta en las aplicaciones prácticas (con R).

Para las series temporales y los procesos estocásticos, recomendaría 3. "Introducción a los procesos estocásticos con R" de Robert P. Dobrow . El libro está dirigido a un público universitario, pero no rehúye las matemáticas; es una introducción perfecta a un tema difícil que supone una sólida formación en probabilidad (no teórica de la medida).

Estos 3 libros le darán todo lo que busca de una manera eficiente en cuanto a tiempo y esfuerzo.