Empfehlung für erweiterte Statistikbücher

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Auf dieser Website gibt es mehrere Themen mit Buchempfehlungen zu Einführungsstatistiken und maschinellem Lernen. Ich suche jedoch nach einem Text zu erweiterten Statistiken, der nach Priorität geordnet ist: maximale Wahrscheinlichkeit, verallgemeinerte lineare Modelle, Hauptkomponentenanalyse, nichtlineare Modelle . Ich habe versucht, statistische Modelle von AC Davison, aber ehrlich gesagt musste ich es nach 2 Kapiteln niederlegen. Der Text ist enzyklopädisch in Bezug auf seine Berichterstattung und mathematischen Aspekte, aber als Praktiker gehe ich gerne auf Themen zu, indem ich zuerst die Intuition verstehe und dann in den mathematischen Hintergrund eintauche.

Dies sind einige Texte, die ich aufgrund ihres pädagogischen Wertes für herausragend halte. Ich würde gerne eine Entsprechung für die weiter fortgeschrittenen Fächer finden, die ich erwähnt habe.

Robert Kubrick
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Ich frage mich ... wie funktioniert das bei Hyndman et al. Buch behandeln die Themen, die Sie oben auflisten? Die normale Behandlung dieser Probleme in der Prognose ist ganz spezifisch für den jeweiligen Bereich, daher würde ich nicht erwarten, dass man aus einem Prognosebuch viel für die Anwendung auf allgemeine Statistiken lernen kann.
S. Kolassa - Reinstate Monica
@StephanKolassa Die Bücher, die ich aufgelistet habe, sind nur Beispiele für einführende Statistiken, die ich für den pädagogischen Wert erwähnt habe.
Robert Kubrick

Antworten:

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Höchstwahrscheinlichkeit : Aller Wahrscheinlichkeit nach (Pawitan). Mäßig klares Buch und das klarste (IMO) in Bezug auf Bücher, die sich nur mit Wahrscheinlichkeit befassen. Hat auch R-Code.

GLMs: Categorical Data Analysis (Agresti, 2002) ist eines der am besten verfassten statistischen Bücher, die ich gelesen habe (auch R-Code verfügbar). Dieser Text wird auch mit maximaler Wahrscheinlichkeit helfen. Die dritte Ausgabe erscheint in wenigen Monaten.

An zweiter Stelle auf meiner Liste für die beiden oben genannten steht Colletts Modelling Binary Data .

PCA: Ich finde Renchers Schriften in Methoden der multivariaten Analyse klar . Dies ist ein Text für Hochschulabsolventen, der jedoch einleitend ist.

Juli
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Genau. Ich kann Vorurteile haben, weil ich denke, dass er auf mein Bootstrap-Bppk verweist und nicht viele Leute.
Michael Chernick
Ihre Bücher sind großartig. :) Wenn die Frage nach einem Bootstrap-Buch gestellt worden wäre, wären sie auf meiner Liste gewesen.
28.
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+1 für Collets Buch. Es enthält viele nützliche Datensätze.
Vielen Dank an alle für die hervorragende Auswahl. Ich habe diese Antwort gewählt, weil sie in den Aufzeichnungen kurz ist und mehr Breite in Bezug auf die behandelten Themen bietet (PCA, Wahrscheinlichkeit, multivariate Analyse). Ich werde natürlich erst wissen, welche Bücher am besten sind, wenn ich sie gelesen habe. Agresti ist hier nicht enthalten, wird jedoch von den anderen Plakaten nachdrücklich unterstützt.
Robert Kubrick
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Einige Bücher zur Wahrscheinlichkeitsschätzung

  • Geometrical approach for proving existence, uniqueness and other properties of MLE.


  • Saddlepoint approximations to the MLE on complicated models.


  • A basic reference on MLE.

  • Likelihood, pseudo-likelihood, approximation theorems and asymptotics explained by two exponents in this area.


  • A reference for a general discussion on this concept.

  • Contains classical results on asymptotic properties of point estimators.


  • Introductory book containing interesting basic results such as the continuous  approximation to the likelihood which is not always explained.


  • Classical results on point estimation, an essential reference.

  • A good reference on a school of thought becoming more and more popular: the Neo-Fisherian.

  • * Pawittan, Aller Wahrscheinlichkeit nach: Statistische Modellierung und Inferenz unter Verwendung der Wahrscheinlichkeit .

  • More rigorous book, here you can find the mystical "regularity conditions".

  • * Severini, Wahrscheinlichkeitsmethoden in der Statistik .


  • Classical results, good as a textbook.

  • Basic reference on likelihood, profile likelihood and classical statistical modelling.


  • A general reference on: modes of convergence, properties of MLE, delta method,  moment estimators, efficiency and tests.

  • A more recent book on: Likelihood, pseudolikelihood, saddlepoint approximations, p formula, modified profile likelihoods and more.

user10525
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Sind diese in einer bestimmten Reihenfolge aufgeführt (z. B. Ihr Favorit zu Ihrem geringsten Favoriten) oder nicht?
Jake Westfall
@Jake Als meine Erinnerung sie zurückbrachte. Ich werde mehr hinzufügen, sobald ich es schaffe, sie wiederzuerlangen, und dann werde ich sie in alphabetischer Reihenfolge organisieren.
@Procrastinator Vielen Dank für die vollständige Liste, aber ich bin mehr an konkreten Empfehlungen interessiert, die sich auf die von mir beschriebenen Kriterien konzentrieren, als auf eine große Liste.
Robert Kubrick
@RobertKubrick Ich verstehe deinen Kommentar nicht ganz, aber natürlich ist es Geschmackssache. Ich konzentriere mich auf Bücher, die sich mit einigen Aspekten der Wahrscheinlichkeitsschätzung befassen. Wenn Sie möchten, kann ich Ihnen einige besondere Aspekte erläutern. Dieses Thema ist zu umfangreich, um in ein paar Büchern zusammengefasst zu werden ... und glauben Sie mir, ich wähle Bücher nicht zufällig aus.
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Ich kenne einige der Bücher und für diejenigen, die ich kenne, hat Procrastinator Bücher identifiziert, die den Kriterien entsprechen. Aber Robert Kubrick, was erwartest du von uns? Dies ist eine schwierige Frage, und wir helfen Ihnen am besten, indem wir Ihnen eine gute Liste geben. Am Ende haben Sie persönliche Entscheidungen zu treffen und wir kennen Sie nicht gut genug, um für Sie zu wählen. Wir sagen nicht, kaufen Sie jedes Buch auf der Liste. Aber du kannst nach Amazon gehen und einen Blick hinein werfen. Lesen Sie die Kundenrezensionen und die Publisher-Beschreibungen.
Michael Chernick
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Ich vermute, dass für Ihre Anforderungen das beste Buch über verallgemeinerte lineare Modelle wahrscheinlich ist:

Es gibt andere Bücher, die als besser angesehen werden könnten, aber ich vermute, dass sie einen Praktiker weniger ansprechen würden, der es vorziehen würde, dichte Mathematik zu vermeiden:

Ich fürchte, ich kenne keine Bücher für Ihre anderen Themen, aber vielleicht können andere einige Empfehlungen aussprechen.

gung
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McCullagh & Nelder verlangen zweifellos etwas mathematische Raffinesse, aber ich denke, "für alle außer sehr fortgeschrittenen mathematischen Statistikern völlig undurchdringlich" übertreibt es. Ich denke, es ist weniger mathematisch anspruchsvoll als beispielsweise Hogg & Craik.
Peter Flom - Reinstate Monica
Entschuldigung für die Übertreibung, @Peter, ich habe den Kommentar bearbeitet. (Das war jedoch in der Schlange mit dem, was ich gehört habe. Ich stelle fest, dass ich es nicht wirklich gelesen habe.)
gung - Monica wieder einschalten
Gute Vorschläge @Gung.
Michael Chernick
Peter, hast du Hogg & Craig gemeint? Bob Hogg hat mit Elliot Tanis einen neuen Mitautor.
Michael Chernick
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Ich würde alles von Agresti empfehlen. Er steht ganz oben auf dem Index für Klarheit und Raffinesse. Das heißt, Agresti schreibt auf jeder Ebene mathematischer Raffinesse klar und deutlich im Vergleich zu anderen.
Peter Flom - Reinstate Monica
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Ich bin mir nicht sicher, ob diese auf dem Niveau sind, das Sie suchen, aber ich habe einige Bücher für nützlich befunden.

GLMs - McCullagh and Nelder ist das kanonische Buch

PCA - Ein Benutzerhandbuch für Hauptkomponenten - Trotz des Titels wird das Thema in gewissem Maße vertieft

user4733
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Die Bücher über nichtlineare Modelle, die mir gefallen und auf die ich mich verlasse, sind (1) Bates and Watts und (2) Gallant . Beide werden von Wiley veröffentlicht.

Michael Chernick
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Hoppla, @Gung und ich haben zur gleichen Zeit die Links bearbeitet, um sie zu reparieren. Jetzt ist keine Bearbeitung da! OK, jetzt denke ich, ist es richtig
Peter Flom - Reinstate Monica
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+1, danke Michael. Ich bin sicher, das wird vom OP hilfreich sein. Übrigens kopiere ich den Link auf der anderen Seite, doppelklicke / hebe das Wort oder die Phrase hervor, die ich hier als Hyperlink verwenden möchte, und klicke dann auf die Schaltfläche über dem Textfenster neben dem Zitat Markierung, die wie 3 Glieder einer Kette aussieht. Daraufhin wird ein Assistent geöffnet, in den Sie die Webadresse einfügen können. Prost
Gung - Monica Wiedereinsetzung
Ich bin sicher, das Buch ist gut, aber 202 Dollar!
Glen
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Wiley-Bücher sind etwas teurer als andere Verlage, aber dies ist nicht weit von der üblichen Rate für Bücher mit fortgeschrittener Statistik entfernt. Ich habe meine vor langer Zeit bekommen, als sie viel billiger waren. Aber die Antwort ist dann, es aus einer technischen Bibliothek auszuleihen oder es benutzen zu lassen. Gebrauchte Kopien solcher Texte verkaufen sich oftmals deutlich weniger, auch wenn sie in gutem Zustand sind, ähnlich wie beim Kauf eines Gebrauchtwagens.
Michael Chernick
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Ich mag Larry Wassermans Bücher "All of Statistics" und "All of Nonparametric Statistics" sehr. Sie sind sehr gut lesbar und decken schnell viel Boden ab.

Amit Moscovich
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(+1) Ich hatte nicht bemerkt, dass diese (gut aufgenommenen) Bücher fortgeschrittene Themen sowie einführendes Material enthielten.
whuber
Das einzige Problem ist, dass das Buch zu kurz ist.
LaTeXFan
3

Für die Bayes'sche Analyse (einschließlich der ungenauen Analyse) werde ich große Pfropfen einsetzen für:

Das letzte Buch des brillanten Peter Walley ist ein Augenöffner auf verschiedenen Wegen der Sensitivitätsanalyse und der Tatsache, dass dies auf axiomatischer Ebene in die Wahrscheinlichkeitstheorie eingebaut werden kann.

Setzen Sie Monica wieder ein
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Mehta (2014) Statistical Topics (ISBN: 978-1499273533) ist ein gutes statistisches Geschichtenerzählen für Fortgeschrittene. Behandelt jedoch nicht viele der oben genannten Themen.

gung
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Ein wirklich einfaches Statistik-Einführungsbuch ist Andy Fields "Discovering Statistics using R" - ebenfalls für SPSS erhältlich. Es enthält viele schöne Beispiele und es macht sogar Spaß, sie zu lesen. Im Vergleich zu anderen Büchern weniger präzise, ​​aber mit sehr wenigen mathematischen Formulierungen und viel Text. Ich fand es einfach für einen einfachen Start und benutze es immer noch von Zeit zu Zeit.

Frise
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Das ist ein vernünftiger Vorschlag, aber ich denke, es ist nicht ganz das, wonach das OP verlangt.
gung - Reinstate Monica
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+1. Soweit ich das beurteilen kann, geht es in Andy Fields Büchern überhaupt nicht um diese Frage.
Nick Cox