Eine Ressource zu Konzepten, die Statistiken zugrunde liegen, nicht zu den Techniken, die in angewandten Statistiken verwendet werden
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Welches Buch behandelt grundlegende Konzepte in der Statistik am gründlichsten? Ich bitte nicht um ein Buch über Details der Berechnungsmethoden und -verfahren, sondern hauptsächlich um ein Buch, das die grundlegenden Konzepte gründlich erklärt ... eine intuitive / illustrierte / visuelle Herangehensweise an die Kernideen ... anstatt zu laden von mathematischen Gleichungen usw. Die Größe des Buches ist kein Problem ... selbst ein großer Text mit mehreren Bänden würde ausreichen ... zum Teufel würde sogar eine Webressource ausreichen.
Es ist schwierig, anhand Ihres Beitrags genau zu wissen, wonach Sie suchen. Vielleicht können Sie es bearbeiten, um ein wenig zu klären. Ich werde sagen, dass Sie etwas Mathematik lernen müssen, um Statistiken wirklich gut zu verstehen.
Für ziemlich breite Einführungskonzepte auf niedriger Ebene beides
Gonick und Smith, Ein Cartoon-Leitfaden zur Statistik , und
D. Huff, Wie man mit Statistiken lügt
sind leichte, einfache Lesungen, die viele der Kernideen präsentieren. Ein weiteres Buch, das sich an ein "populäreres" Publikum richtet, das meiner Meinung nach jeder lesen sollte, ist JA Paulos ' Innumeracy . Es geht nicht um Wahrscheinlichkeit oder Statistik an sich und hat eine elementarere Wahrscheinlichkeit als Statistik, aber es ist so gestaltet, dass ich denke, dass die meisten Menschen sich leicht darauf beziehen können.
Wenn Sie einen Kalkülhintergrund haben und (einführende, häufig auftretende) theoretische Statistiken verstehen möchten, finden Sie eine Kopie von Mood, Graybill und Boes, Einführung in die Theorie der Statistik , 3 .. ed. Es ist alt, aber meiner Meinung nach immer noch besser als jede der "moderneren" Behandlungen. Aber es ist ein Buch, für das Sie sich mit mathematischer Notation auskennen müssen.
Für eine "moderne" Sicht der angewandten Statistik und der Schnittstelle zwischen ihr und maschinellem Lernen sowie guten Beispielen und guter Intuition sind Hastie et al., Elemente des statistischen Lernens , die beliebteste Wahl. Viele Leute neigen auch dazu, Harrells Regressionsmodellierungsstrategien zu mögen , was ein solides Buch ist, obwohl ich anscheinend nicht ganz so ein großer Fan bin wie andere. In beiden Fällen müssen Sie sich zumindest mit Kalkül, linearer Algebra und Standard-Mathematiknotation auskennen.
(+1) Würde es Ihnen etwas ausmachen, Ihre Meinung zum RMS-Lehrbuch zu erweitern (natürlich ist es rein nicht zum Thema gehörend)?
Chl
@chl, ich werde sehen, ob ich die Notizen ausgraben kann, die ich darauf geschrieben habe, und ein paar posten (wenn ich sie finden kann). Während ich das Buch las, erinnere ich mich an einige Bemerkungen und Empfehlungen, die mich als falsch oder sehr fragwürdig empfanden. Dies hat meine Meinung dazu beeinflusst. Wie ich bereits sagte, ist mein Gesamteindruck im Allgemeinen positiv.
Ich denke, Harvey Motulskys Intuitive Biostatistik ist ziemlich gut für nicht-mathematische "intuitive" Erklärungen zu grundlegenden statistischen Methoden, die in den biologischen und medizinischen Wissenschaften am häufigsten verwendet werden.
Ich mag Kennedys Leitfaden zur Ökonometrie, der jedes Thema auf drei Ebenen behandelt, von denen die erste eine nichttechnische Beschreibung ist, soweit dies möglich ist.
Ich mag das Buch auch, aber das OP hat nicht wirklich nach Ökonometrie gefragt.
Dirk Eddelbuettel
Wenn er sich nur den Inhalt ansieht, wird er das lineare Regressionsmodell und Verstöße gegen seine Annahmen, den Bayes'schen Ansatz, die Logit-, Probit-, Tobit-Modelle, die Zeitreihenanalyse, die Prognose und die robuste Schätzung finden. Selbst wenn der Titel Ökonometrie lautet, deckt er vermutlich eine große Anzahl statistischer Instrumente ab, die außerhalb der Ökonometrie nützlich sind.
Owe Jessen
Bei weiteren Überlegungen würde ich das Buch nicht als die definitivste und gründlichste Quelle für Konzepte zitieren, wie es das OP erfordert.
Wenn Sie sich für die Philosophie der Statistik interessieren, können Sie nicht viel besser als Abelsons "Statistik als prinzipielles Argument" .
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Ich denke, Harvey Motulskys Intuitive Biostatistik ist ziemlich gut für nicht-mathematische "intuitive" Erklärungen zu grundlegenden statistischen Methoden, die in den biologischen und medizinischen Wissenschaften am häufigsten verwendet werden.
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Ich mag Kennedys Leitfaden zur Ökonometrie, der jedes Thema auf drei Ebenen behandelt, von denen die erste eine nichttechnische Beschreibung ist, soweit dies möglich ist.
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