¿Cuáles son algunos artículos interesantes y bien escritos sobre estadística aplicada?

Question

¿Cuáles son algunos buenos documentos que describen aplicaciones de estadísticas que sería divertido e informativo leer? Para que quede claro, no estoy buscando artículos que describan nuevos métodos estadísticos (por ejemplo, un artículo sobre la regresión del ángulo mínimo), sino artículos que describan cómo resolver problemas del mundo real.

Por ejemplo, un documento que se ajustaría a lo que estoy buscando es el documento sobre el clima del segundo Journal Club cruzado . Estoy buscando artículos más estadísticos, en lugar de artículos de aprendizaje automático, pero supongo que es una distinción difusa (clasificaría los artículos del Premio Netflix como un poco al límite, y un artículo sobre el análisis del sentimiento como algo que estoy pas buscando).

Lo pregunto porque la mayoría de las aplicaciones de la estadística que he visto son los pequeños fragmentos que se ven en los libros de texto, o cosas relacionadas con mi propio trabajo, así que me gustaría diversificar un poco.

Answer 1

Es un poco difícil para mí ver qué documento podría ser de su interés, así que permítame intentar sugerir los siguientes, de la literatura psicométrica:

Borsboom, D. (2006). El ataque de los psicometristas . Psychometrika , 71 , 425-440.

para vestir la escena (¿Por qué necesitamos utilizar modelos estadísticos que reflejen mejor las hipótesis subyacentes que se encuentran habitualmente en la investigación psicológica?

Borsboom, D. (2008). Psicométrico perspectivas de diagnóstico sistemas de diagnóstico . Diario de la Clínica Psychology , 64 , 1089-1108.

para una perspectiva aplicada de la medicina diagnóstica (transición de la evaluación sí/no como se utiliza en el DSM-IV al enfoque "dimensional" previsto para el DSM-V). Una revisión más amplia de los modelos de variables latentes en la investigación biomédica que me gusta es:

Rabe-Hesketh, S. y Skrondal, A. (2008). Variable latente clásica modelos de investigación médica . Métodos estadísticos en la investigación médica , 17(1) , 5-32.

Answer 2

He aquí cinco artículos muy citados de los últimos 40 años del Journal of the Royal Statistical Society, Serie C: Estadística Aplicada con una aplicación clara en el título que me llamó la atención mientras escaneaba los resultados de la búsqueda en la Web del Conocimiento:

• Sheila M. Gore, Stuart J. Pocock y Gillian R. Kerr (1984). Modelos de regresión y riesgos no proporcionales en el análisis de la supervivencia del cáncer de mama. Vol. 33, nº 2, pp. 176-195. (Citado 100 veces) ( PDF gratuito )
• John Haslett y Adrian E. Raftery (1989). Modelización espacio-temporal con dependencia de la memoria larga: Evaluación de los recursos eólicos de Irlanda. Vol. 38, No. 1 pp. 1-50 (Citado 156 veces)
• Stuart G. Coles y Jonathan A. Tawn (1994). Métodos estadísticos para extremos multivariantes: Una aplicación al diseño estructural. Vol. 43, No. 1, pp. 1-48. (Citado 99 veces)
• Nicholas Lange y Scott L. Zeger (1997). Análisis no lineal de series temporales de Fourier para el mapeo del cerebro humano mediante imágenes de resonancia magnética funcional. Vol. 46, No. 1, pp. 1-29. (Citado 94 veces)
• James P. Hughes, Peter Guttorp y Stephen P. Charles (1999). Un modelo de Markov oculto no homogéneo para la ocurrencia de precipitaciones. Vol. 48, nº 1, pp. 15-30. (Citado 103 veces)

Answer 3

En un nivel más amplio recomendaría el artículo ["Statistical Modeling: The Two Cultures"][1] de Leo Breiman en 2001 (citado 515) Sé que fue tratado por el club de revistas recientemente y me pareció realmente interesante. He c&p'd el resumen.

Resumen. Existen dos culturas en el uso de modelos estadísticos para llegar a conclusiones a partir de los datos. Una asume que los datos son generados por un modelo de datos estocástico determinado. El otro utiliza modelos algorítmicos y trata el mecanismo de los datos como desconocido. La comunidad estadística se ha comprometido con el uso casi exclusivo de los modelos de datos. Este compromiso ha ha conducido a una teoría irrelevante, a conclusiones conclusiones cuestionables, y ha impedido a los de trabajar en una gran variedad de problemas de problemas actuales interesantes. La modelización algorítmica, tanto en la teoría como en la práctica, se ha desarrollado rápidamente en campos ajenos a la estadística. Puede utilizarse puede utilizarse tanto en grandes conjuntos de datos complejos como una alternativa más precisa e informativa alternativa al modelado de datos en de datos en conjuntos de datos más pequeños. Si nuestro objetivo como Si nuestro objetivo como campo es utilizar los datos para resolver Si nuestro objetivo como campo es utilizar los datos para resolver problemas, tenemos que alejarnos de la dependencia exclusiva de los datos. de la dependencia exclusiva de los modelos de datos de datos y adoptar un conjunto más diverso de herramientas.

[1]: https://doi.org/10.1214/ss/1009213726 (acceso abierto)

Answer 4

Desde la perspectiva de la epidemiología genética, recomendaría ahora la siguiente serie de artículos sobre estudios de asociación de todo el genoma :

1. Cordell, H.J. y Clayton, D.G. (2005). Estudios de asociación genética . Lancet 366, 1121-1131.
2. Cantor, R.M., Lange, K., y Sinsheimer, J.S. (2010). Priorización de los resultados del GWAS: Una revisión de los métodos estadísticos y recomendaciones para su aplicación . La revista American Journal of Human Genetics 86, 6-22.
3. Ioannidis, J.P.A., Thomas, G., Daly, M.J. (2009). Validación, aumento y perfeccionamiento de las señales de asociación de todo el genoma . Nature Reviews Genetics 10, 318-329.
4. Balding, D.J. (2006). Un tutorial sobre métodos estadísticos para estudios de asociación de poblaciones . Nature Reviews Genetics 7, 781-791.
5. Green, A.E. y otros (2008). El uso de datos genéticos en la neurociencia cognitiva: de los dolores crecientes a los conocimientos genuinos . Nature Reviews Neuroscience 9, 710-720.
6. McCarthy, M.I. y otros (2008). Estudios de asociación de todo el genoma para rasgos complejos: consenso, incertidumbre y desafíos . Nature Reviews Genetics 9, 356-369.
7. Comité Coordinador del Consorcio GWAS de Psiquiatría (2009). Estudios de asociación del genoma completo: Historia, justificación y perspectivas para los trastornos psiquiátricos . Revista Americana de Psiquiatría 166(5), 540-556.
8. Sebastiani, P. y otros (2009). Estudios de asociación de todo el genoma y disección genética de rasgos complejos . Revista Americana de Hematología 84(8), 504-15.
9. The Wellcome Trust Case Control Consortium (2007). Estudio de asociación del genoma completo de 14.000 casos de siete enfermedades comunes y 3.000 controles compartidos . Naturaleza 447, 661-678.
10. The Wellcome Trust Case Control Consortium (2010). Estudio de asociación de todo el genoma de CNVs en 16.000 casos de ocho enfermedades comunes y 3.000 controles compartidos . Naturaleza 464, 713-720.

Answer 5

Los artículos de revisión de Jim Berger: http://www.stat.duke.edu/~berger/papers.html

Puedes empezar con ¿Podrían Fisher, Jeffreys y Neyman haber acordado las pruebas?