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¿La introducción más accesible a las estadísticas direccionales?

Pregunta: ¿Alguien tiene una recomendación de una referencia que sea "la más accesible" introducción a estadísticas direccionales ?

Cuando digo "accesible", me refiero a que muchos autores tienen tanta experiencia y conocimientos en su campo que a menudo dan por sentado cosas que resultan confusas para los recién llegados. Así, si hay un libro de introducción a estadísticas direccionales (estadística de las observaciones en las variedades compactas de Riemann) que evite en su mayor parte este escollo, me gustaría saberlo.

Sin embargo, cualquier recomendación para la que la persona que responda pueda dar una explicación de 1 a 2 frases sería útil, al menos así lo imagino.

En cuanto a los requisitos previos, conozco la geometría diferencial y riemanniana básica, así como la estadística básica. Sin embargo, no soy un experto completo, por lo que cualquier referencia que explique de nuevo cualquiera de ese material no me resultaría problemática.

Además, como pregunta accesoria, ¿en qué medida el conocimiento de geometría de la información ¿superposición con las estadísticas direccionales? Sé que ambas implican aplicaciones de la geometría (riemanniana) a cuestiones estadísticas, pero eso es todo.

Intento: Las siguientes referencias (no son artículos) se pueden encontrar en Wikipedia -- Sin embargo, no tengo ni idea de lo útiles o inútiles que son para los principiantes:

  • Batschelet, E. Circular statistics in biology, Academic Press, Londres, 1981. ISBN 0-12-081050-6.
  • Fisher, NI., Statistical Analysis of Circular Data, Cambridge University Press, 1993. ISBN 0-521-35018-2
  • Fisher, NI., Lewis, T., Embleton, BJJ. Statistical Analysis of Spherical Data, Cambridge University Press, 1993. ISBN 0-521-45699-1
  • Mardia, KV. y Jupp P., Directional Statistics (2ª edición), John Wiley and Sons Ltd., 2000. ISBN 0-471-95333-4
  • Downs, (1972) Estadística orientativa. Biometrika, 59, 665-676

El libro de Mardia y Jupp también se menciona en este Post de MathOverflow .

7voto

Nick Cox Puntos 22819

Batschelet es un libro muy amigable y rico, pero inevitablemente un poco anticuado. Abarca mucho terreno.

Creo que los primeros libros escritos por Fisher son los que mejor combinan el pensamiento estadístico y científico. Fisher es el mejor en varios enfoques modernos, como los gráficos, el bootstrapping y la modelización.

El libro de Mardia y Jupp hace mayores suposiciones sobre los conocimientos matemáticos de los lectores, pero incluye una pizca de ejemplos basados en datos reales.

Todos estos libros son útilmente complementarios.

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