¿Qué libro recomendarías para los científicos que no son estadísticos?
Claro entrega es la más apreciada. Así como la explicación de las técnicas adecuadas y los métodos para las tareas típicas: análisis de series de tiempo, presentación y agregación de grandes conjuntos de datos.
David Freedman, Robert Pisani, Roger Purves
Cuarta edición: 2007, Primera edición: 1978
Como estudiante el estudio de la filosofía, se me pidió analizar algunos datos de un estudio pequeño que estaba trabajando con un médico. No hace falta decir, que me encontré un poco abrumado, pero fue capaz de obtener por imitando algunos de los antiguos Stata código que un bioestadístico amigo me había dado. El análisis resultó ser lo suficientemente bueno para ayudar a obtener el estudio publicado, y yo había vuelto de repente interesado en este curioso campo de estudio llamado estadísticas.
El primer libro en las estadísticas que he leído fue Estadísticas, por David Freedman y colegas. Lo que más me gustó fue su foco de atención en la explicación de los conceptos fundamentales de análisis estadístico (¿qué valores de p en realidad significa, ¿por qué es importante para visualizar los datos, ¿qué significa esto para que una prueba sea significativa, etc) con conciso y preciso del lenguaje, pero sin demasiadas matemáticas. Con ese trasfondo conceptual, me pareció mucho más fácil ir a leer más avanzado de la literatura con más de matemáticas avanzadas.
Este libro cubre todos los temas tratados en el primer año del curso de estadísticas, pero no cubre el tiempo de la serie o de la agregación de grandes conjuntos de datos. Siento que hace un muy buen trabajo en la enseñanza de un no-estadístico cómo pensar como un estadista. A partir de allí, la adición de nuevos métodos, como la serie de tiempo, debería ser relativamente fácil, y el no estadístico debe estar bien en su camino a convertirse en la vida de los estudiantes de estadística.
La respuesta definitivamente dependen de su disciplina, los métodos/técnicas que les gustaría aprender y los matemáticos/estadísticos habilidades.
Por ejemplo, los economistas/científicos sociales que quieren aprender sobre el borde de corte empírico de la econometría podía leer Angrist y Pischke es en su Mayoría Inofensivas de la Econometría. Este no es un libro técnico que cubre el "natural experimental de la revolución" en la economía. El libro sólo presupone que ellos saben lo que la regresión.
Pero creo que el mejor libro de aplicar la regresión es Gelman y de la Colina de Análisis de Datos Utilizando la Regresión Multinivel y/Modelos Jerárquicos. Este cubre los aspectos básicos de la regresión, regresión multinivel, y Bayesiano métodos en un claro e intuitivo. Sería bueno para cualquier científico con una formación básica en estadística.
Pedro Dalgaard la introducción de Estadística con R es un gran libro para algunas introducción a las estadísticas con un enfoque en el software R para el análisis de datos.
Voy a asumir algunas estadísticas básicas de conocimiento y recomienda:
La Estadística Sleuth (Ramsey, Schafer), que contienen una buena cantidad de estudios que cubren los estadísticos básicos de las herramientas para el análisis de datos.
Un Primer Curso en las Estadísticas Multivariantes (Flury) que cubre el esencial de las estadísticas necesarias para la minería de datos y similares.
La Falla de los Promedios por Sam Savage.
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