¿Cómo hacer la transición del uso de software estadístico para entender las ecuaciones matemáticas en artículos de revistas?

Question

Contexto:

Soy un estudiante de Doctorado de Psicología. Como con muchos de psicología estudiantes de Doctorado, que yo sepa cómo llevar a cabo diversos análisis estadísticos utilizando el programa estadístico de seguridad a técnicas tales como la PCA, árboles de clasificación, y análisis de cluster. Pero no es realmente gratificante, ya que a pesar de que puedo explicar por qué me hicieron un análisis y lo que los indicadores de decir, no puedo explicar cómo la técnica funciona.

El problema real es que dominar statiscal software es fácil, pero es limitado. Para aprender nuevas técnicas en los artículos requiere que entiendo cómo leer ecuaciones matemáticas. En la actualidad no pude calcular los autovalores o K-means. Las ecuaciones son como un idioma extranjero para mí.

Pregunta:

• Hay una guía completa que ayuda con la comprensión de las ecuaciones en artículos de revistas?

---

EDITAR

Gracias por tus comentarios. Pensé que la pregunta sería más explicativo: por encima de una cierta complejidad, de estadística de la notación se convierte en un galimatías para mí; digamos que me gustaría código de mis propias funciones en R o C++ para entender una técnica, pero hay una barrera. Yo no puede transformar una ecuación en un programa. Y la verdad: no sé la situación en la que NOS escuelas de doctorado, pero en la mía (Francia), el único de los cursos que puedo seguir es acerca de algunas siglo 16 literarios movimiento...

Answer 1

Resumen:

• Mi impresión es que su experiencia es común a una gran cantidad de estudiantes en las ciencias sociales.
• El punto de partida es una motivación para aprender.
• Usted puede ir por el autodidacta o de la instrucción formal de las rutas.

Instrucción Formal:

Hay muchas opciones en este sentido. Usted podría considerar la posibilidad de una maestría en estadística o simplemente tomar un par de temas en un departamento de estadísticas. Sin embargo, usted probablemente querrás comprobar que dispone de la necesaria formación matemática. Dependiendo del curso, usted puede encontrar que usted necesita para revisar pre-cálculo matemáticas, y tal vez algunos de los materiales tales como el cálculo y álgebra lineal antes de abordar a nivel universitario matemáticamente riguroso de las estadísticas de los sujetos.

Autodidacta

Alternativamente, usted podría ir por el autodidacta de la ruta. Hay montones de buenos recursos en el internet. En particular, la lectura y los ejercicios de matemáticas libros de texto es importante, pero probablemente no sea suficiente. Es importante escuchar a los instructores de hablar acerca de la matemática y ver a la solución de problemas.

También es importante pensar acerca de su matemática objetivos y la matemática requisitos previos requeridos para alcanzar dichos objetivos. Si las ecuaciones son como un idioma extranjero a usted, entonces usted puede encontrar que usted necesita, en primer lugar el estudio de la matemática elemental.

He preparado un par de recursos destinados a ayudar a las personas que están haciendo la transición desde el uso de software estadístico para la comprensión de la matemática subyacente.

• Videos: Lista de Free Online Matemáticas Videos - Este post también se proporciona orientación respecto a lo que sería una adecuada secuencia de matemática a partir de pre-cálculo y de trabajo a través del cálculo, álgebra lineal, probabilidad y estadística matemática. También ver esta pregunta en estadística matemática videos.
• La lectura y la pronunciación - Uno de los primeros retos es aprender a pronunciar y leer ecuaciones matemáticas. Escribí dos mensajes, uno en la pronunciación y otro sobre consejos para la lectura y matemáticas para los no-matemático.
• La escritura - el Aprendizaje de la escritura matemáticas puede ayudar con la lectura de las matemáticas. Intente aprender de Látex y echa un vistazo a algunos de los guías sobre las matemáticas en el Látex
• Libros: Cuando se trata del aprendizaje de las matemáticas, creo que vale la pena invertir en un buen par de libros de texto. Sin embargo, hay un montón de gratis online opciones para estos días

Answer 2

Tengo la impresión de que usted piensa que usted puede conseguir la penetración en la ecuación estadística mediante la programación en R o C++; usted no puede. Para entender la ecuación estadística, encontrar un "pregrado" libro de texto con un montón de problemas de la tarea al final de cada capítulo que contiene la ecuación y, a continuación, hacer la tarea, al final del capítulo que contiene la ecuación.

Por ejemplo, para entender la PCA, usted necesita un buen entendimiento de álgebra lineal y, en particular, la descomposición de valor singular. Mientras que el aprendizaje de la computación cuántica, a través de Michael Nielsen del libro, se hizo evidente para mí que yo a la revisión de álgebra lineal. Me encontré con Gilbert Strang los videos, que fueron muy útiles en el establecimiento de una comprensión fundamental de los conceptos. Sin embargo, el matiz de que el material no obtener a través de hasta He encontrado un libro de álgebra lineal que contiene una gran cantidad de problemas de la tarea, y entonces yo tenía que hacer.

Answer 3

Entiendo su dificultad, ya que tengo un problema similar cuando trato de hacer algo nuevo en las estadísticas (yo también soy un estudiante de posgrado, pero en un campo diferente). He encontrado el examen de la R código muy útil para tener una idea de cómo algo se calcula. Por ejemplo, recientemente he sido aprender a usar kmeans de la agrupación y tienen muchas preguntas básicas, tanto conceptual y cómo se implementa. El uso de un R instalación (recomiendo R Studio, http://www.rstudio.org/, pero cualquier instalación de obras), simplemente escriba kmeans en la línea de comandos. Aquí es un ejemplo de parte de la salida:

x <- as.matrix(x)
    m <- nrow(x)
    if (missing(centers)) 
        stop("'centers' must be a number or a matrix")
    nmeth <- switch(match.arg(algorithm), `Hartigan-Wong` = 1, 
        Lloyd = 2, Forgy = 2, MacQueen = 3)
    if (length(centers) == 1L) {
        if (centers == 1) 
            nmeth <- 3
        k <- centers
        if (nstart == 1) 
            centers <- x[sample.int(m, k), , drop = FALSE]
        if (nstart >= 2 || any(duplicated(centers))) {
            cn <- unique(x)
            mm <- nrow(cn)
            if (mm < k) 
                stop("more cluster centers than distinct data points.")
            centers <- cn[sample.int(mm, k), , drop = FALSE]
        }
    } 

No estoy seguro de lo práctico que es para examinar el origen de cada momento, pero lo que realmente me ayuda a tener una idea de lo que está pasando, suponiendo que tenga alguna familiaridad con la sintaxis.

Una pregunta anterior me preguntó en stackoverflow me señaló en esta dirección, pero también amablemente me dijo que los comentarios sobre el código a veces se incluyen aquí.

---

De manera más general, el Journal of Statistical Software ilustra este vínculo entre la teoría y la aplicación, pero esto es a menudo acerca de temas avanzados (que a mi personalmente me tienen dificultad en la comprensión), pero es útil como un ejemplo.