หนังสือสำหรับภาพรวมทั่วไปและแนวคิดของวิธีการทางสถิติ

ฉันสนใจเกี่ยวกับศักยภาพของการวิเคราะห์ทางสถิติสำหรับการจำลอง / การพยากรณ์ / การประเมินฟังก์ชั่น ฯลฯ

อย่างไรก็ตามฉันไม่รู้อะไรมากเกี่ยวกับเรื่องนี้และความรู้ทางคณิตศาสตร์ของฉันยังค่อนข้าง จำกัด - ฉันเป็นนักศึกษาระดับปริญญาตรีด้านวิศวกรรมซอฟต์แวร์

ฉันกำลังมองหาหนังสือที่จะให้ฉันเริ่มต้นกับบางสิ่งที่ฉันอ่านต่อไป: การถดถอยเชิงเส้นและการถดถอยแบบอื่น ๆ วิธีการแบบเบส์วิธีการมอนเต้คาร์โลการเรียนรู้ของเครื่อง ฯลฯ ฉันก็ต้องการเริ่มต้นด้วย R เช่นกัน มีหนังสือเล่มหนึ่งที่รวมทั้งสองอย่างนี้เข้าด้วยกัน

โดยเฉพาะอย่างยิ่งฉันต้องการให้หนังสืออธิบายสิ่งต่าง ๆ ในเชิงแนวคิดและไม่ได้อยู่ในรายละเอียดทางเทคนิคมากเกินไป - ฉันต้องการให้สถิติใช้งานได้ง่ายสำหรับฉันเพราะฉันเข้าใจว่ามีสถิติความเสี่ยงที่ผิดพลาดจำนวนมาก

ฉันอยู่นอกหลักสูตรยินดีที่จะอ่านหนังสือมากขึ้นเพื่อปรับปรุงความเข้าใจในหัวข้อที่ฉันเห็นว่ามีค่า

• บางทีคุณอาจต้องการบางอย่างเช่นการวิเคราะห์ข้อมูลและกราฟิกโดยใช้ R: วิธีการตามตัวอย่างโดย John Maindonald และ W. John Braun

  • เว็บไซต์สำหรับหนังสือ
  • อเมซอนพร้อมรีวิวมากมาย
  • ฉันแนะนำเพราะหนังสือทำเครื่องหมายในกล่องของคุณสองสามกล่อง มันสอน R เล็กน้อย มันให้ภาพรวมของช่วงของเทคนิคการสร้างแบบจำลองที่แตกต่างกัน (เช่นการถดถอยหลายครั้งอนุกรมเวลากราฟิกแบบจำลองเชิงเส้นทั่วไป ฯลฯ ) โดยไม่ต้องลงรายละเอียดทางคณิตศาสตร์มากเกินไป มันค่อนข้างใช้

• ฉันเห็นด้วยกับ @Greg Snow ว่าคุณอาจจะคิดดีขึ้นในแง่ของการอ่านหนังสือหลายเล่ม สำหรับแต่ละหัวข้อที่คุณกล่าวถึง (เช่นสถิติแบบเบย์, อนุกรมเวลา, การจำลอง, R, การเรียนรู้ของเครื่อง) มีหนังสือดี ๆ ที่อุทิศให้กับหัวข้อนั้นโดยเฉพาะ คุณอาจต้องการถามคำถามแยกต่างหากเกี่ยวกับสิ่งที่จะเป็นหนังสือที่ดีที่ให้ความสนใจเป็นพิเศษในหัวข้อนั้น

• ตัวเลือกออนไลน์ที่ใช้ได้อย่างอิสระที่ดี

  • องค์ประกอบของการเรียนรู้ทางสถิติเป็นหนังสือที่ยอดเยี่ยมและยังมีให้บริการออนไลน์ฟรี จากการโพสต์ของคุณฉันรู้สึกว่ามันอาจเป็นเทคนิคมากกว่าที่คุณต้องการในตอนแรก แต่ลองดูและดูว่าคุณคิดอย่างไร บางทีคุณอาจจะพร้อมในตอนนี้ ไว้ก่อน.
  • แบบจำลองเชิงนิเวศน์ของเบนจามินโบลเคอร์และดาต้าใน Rเป็นอีกสิ่งหนึ่งที่ดี มันมาจากมุมมองทางนิเวศวิทยา แต่อธิบายการจำลองและการปรับแบบจำลองอย่างชัดเจนจากมุมมองที่ค่อนข้างไม่ใช้เทคนิค และมันถูกนำไปใช้ทั้งหมดในอาร์คุณสามารถดูรหัส R ทั้งหมดของเขาบนเว็บไซต์ คุณสามารถดูเอกสาร Sweave ที่ใช้สร้างหนังสือได้!
  • มีรายการR เอกสารฟรีที่ดีเกี่ยวกับ CRANพร้อมเอกสารบางส่วนที่ให้คำแนะนำที่กว้างขึ้นเกี่ยวกับสถิติ

หนังสือเล่มเดียวที่รวมหัวข้อเหล่านั้นทั้งหมดจะน่าประทับใจและอาจมีน้ำหนักมากกว่าที่คุณทำ นั่นก็เหมือนกับการขอหนังสือเล่มเดียวที่สอนการเขียนโปรแกรมพื้นฐาน C, Java, Perl และการออกแบบฐานข้อมูลขั้นสูงทั้งหมดในหนังสือเล่มเดียว (จริง ๆ แล้วอาจจะมากกว่า แต่ฉันไม่รู้ว่ามีซอฟต์แวร์เพียงพอที่จะเพิ่มเงื่อนไขขั้นสูงขึ้นไป) .

การถดถอยมักจะเป็นหลักสูตรของวิทยาลัยอย่างเต็มรูปแบบสถิติแบบเบย์ต้องการหลักสูตรหรือทฤษฎี 2 อย่างก่อนที่จะเรียนหลักสูตร Bayesian เพื่อให้เข้าใจอย่างถ่องแท้ ฯลฯ

ไม่มีถนนที่ง่ายและรวดเร็วสำหรับสิ่งที่คุณพยายามทำ ฉันขอแนะนำให้เรียนหลักสูตรที่ดีที่มหาวิทยาลัยของคุณและทำงานจากที่นั่น

มีการพูดคุยกันของหนังสือดี ๆ ที่คุณสามารถมองหาแนวคิดบางอย่างได้

สำหรับการผสมผสานของ R กับวิธีการต่าง ๆ ที่คุณอธิบายนอกเหนือไปจากข้อความ Maindonald และ Braun ที่ @Jeromy Anglim พูดถึงฉันขอแนะนำให้คุณดูหนังสือ Julian Faraway สองเล่มนี้:

• รุ่นเชิงเส้นกับ R
• การขยายตัวโมเดลเชิงเส้นด้วย R

ทั้งสองมีการนำเสนอหัวข้อต่าง ๆ ที่เรียบง่ายอย่างสมเหตุสมผลเหตุผลหลังนี้ครอบคลุมวิธีการที่ทันสมัยกว่าในการถดถอยรวมถึงเทคนิคการเรียนรู้ด้วยเครื่องจักรจำนวนมาก แต่ทำได้เร็วกว่าด้วยคำอธิบายที่น้อยกว่าและทั้งสองเป็นตัวอย่างเทคนิคผ่านรหัส R

คุณสามารถรับรหัสจากส่วนหนังสือของเว็บไซต์ R เพื่อให้ส่วนลด 20% แก่ RRP ถ้าคุณซื้อโดยตรงจาก Chapman & Hall / CRC Press แต่ตรวจสอบราคา Amazon หรือราคาใกล้เคียงกับภูมิภาคของคุณบ่อยครั้งที่การลดลงของ Amazon แข่งขันได้ ด้วยราคาของผู้จัดพิมพ์หลังหักส่วนลดแล้ว

หนึ่งในสิ่งที่ดีเกี่ยวกับหนังสือคู่นี้คือพวกเขาให้รสชาติที่ดีของวิธีการที่ทันสมัยมีรายละเอียดเพียงพอแล้วสำรวจพื้นที่ที่คุณต้องการในรายละเอียดเพิ่มเติมด้วยตำราพิเศษเพิ่มเติม

เนื้อหาบางส่วนที่เข้าไปในหนังสือเหล่านั้นมีอยู่ในรูปแบบ PDF ออนไลน์โดย Julian ผ่านทางส่วนเอกสารที่ให้ข้อมูลของเว็บไซต์ R ฉันขอแนะนำให้คุณเรียกดูส่วนนั้นเพื่อดูว่ามีเอกสารอื่น ๆ ที่อาจช่วยให้คุณเริ่มต้นได้หรือไม่โดยไม่ต้องจ่ายเงินใด ๆ ข้อความฉบับแรกที่เปลี่ยนเป็นข้อความฉบับแรกของ Maindonald และ Braun สามารถพบได้ในส่วนนี้

ดีถ้าคุณต้องการภาพรวมของวิธีการทางสถิติมากที่สุดและรหัส R สำหรับพวกเขาคุณจะไม่สามารถไปไกลอย่างผิดปกติกับVenables และริบลีส์โมเดิร์นสถิติประยุกต์ใน S

มันมีความชัดเจนชัดเจนและมีรหัส R เพียงพอที่จะให้คุณเริ่มต้นในหัวข้อสถิติที่คุณสนใจ

ฉันซื้อหนังสือเล่มนี้และระวังเรื่องราคาเทียบกับจำนวนหน้า แต่มันก็คุ้มค่ากับการลงทุน พวกเขาถือว่าแคลคูลัสและพีชคณิตเชิงเส้น แต่เนื่องจากคุณเป็นวิศวกรที่ไม่ควรมีปัญหามากเกินไป

การเขียนโปรแกรม Sของพวกเขานั้นยอดเยี่ยม แต่อาจไม่ใช่สิ่งที่คุณมองหาในตอนนี้

องค์ประกอบของการเรียนรู้ทางสถิติอาจเป็นการข่มขู่เล็กน้อยสำหรับผู้เริ่มต้น ฉันอยากจะแนะนำให้อ่าน " รู้เบื้องต้นเกี่ยวกับสถิติการเรียนรู้ด้วยแอปพลิเคชันใน R " ซึ่งสามารถดาวน์โหลดได้ฟรีจากที่นี่ -> http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/ นอกจากนี้ยังมีตัวอย่างการทำงานใน R ในตอนท้ายของทุกบท

" การเรียนรู้ของเครื่อง: มุมมองของอัลกอริทึม " โดย Stephen Marsland ยังครอบคลุมหัวข้อที่กว้างขึ้นโดยไม่ต้องใช้คณิตศาสตร์มากเกินไป

คำตอบก่อนหน้ามีจำนวนมากในด้านการใช้งานของสิ่งต่าง ๆ เท่าที่เนื้อหาทางความคิดไปและการคิดเชิงสถิติที่ดีฉันจะแนะนำทฤษฎีความน่าจะเป็น: ตรรกะของวิทยาศาสตร์โดย Edwin Jaynes สามบทแรกมีให้บริการฟรีที่นี่

แม้ว่ามันจะไม่ได้มีความแตกต่างกันมากนักในเรื่องของโปรแกรมคอมพิวเตอร์ดังนั้นการใช้งานของสิ่งต่าง ๆ จึงมีปัญหามากขึ้น มีบทที่ยอดเยี่ยมเกี่ยวกับความขัดแย้งของทฤษฎีความน่าจะมีข้อยกเว้นที่ "ชายขอบขัดแย้ง" ซึ่งได้รับการแก้ไขอย่างถูกต้องที่นี่ (แม้ว่าเจย์นส์เป็นหลัก "ได้รับบทเรียน" ในที่ที่ไม่เหมาะสมก่อนที่ควรจะเป็นขีด จำกัด ของการลำดับของไพรเออร์ที่เหมาะสม) .

คำแนะนำที่ได้นั้นยอดเยี่ยม แต่เน้นไปที่เทคนิคขั้นสูงและซับซ้อนที่สุดโดยใช้ซอฟต์แวร์ R สำหรับภาพรวมที่ดีและใช้งานง่ายของเทคนิคหลายตัวแปรคลาสสิกกรอบพื้นฐานสำหรับมากที่สุด up-to-date วิธีการรวมทั้งการถดถอย ANOVA การวิเคราะห์ปัจจัยการวิเคราะห์กลุ่มการวิเคราะห์จำแนกการวิเคราะห์ตารางฉุกเฉินและการวิเคราะห์สมการโครงสร้างดิลลอนและโกลด์สตีนหลายตัวแปร สถิติที่เผยแพร่โดย Wiley ในยุค 80 ยังคงเป็นความคลาสสิค มันชัดเจนและนำไปใช้ในตัวอย่างโดยไม่ต้องมีทฤษฎีหรือแต่งงานกับซอฟต์แวร์มากเกินไป

ดิลลอนและโกลด์สไตน์เป็นหนังสือที่ฉันอยากจะแนะนำให้ใครก็ตามที่ต้องการความเข้าใจว่าแหล่งกำเนิดวิธีการเรียนรู้ของเครื่องจักรที่ทันสมัย

ฉันจะแนะนำ "การวิเคราะห์อนุกรมเวลาและแอปพลิเคชันพร้อมตัวอย่าง R" โดย Shumway และ Stoffer

รุ่นที่สาม: http://www.stat.pitt.edu/stoffer/tsa3/

คลิกและซื้อhttp://www.amazon.com/Time-Analysis-Its-Applications-Statistics/dp/144197864X/ref=dp_ob_title_bk

R Cookbookเป็นวิธีที่ยอดเยี่ยมในการกระโดดเข้าสู่ R และเริ่มเรียนรู้วิธีการใช้งาน มันใช้งานได้จริงดังนั้นมันดีสำหรับการเรียนรู้การใช้ภาษา แต่คุณควรมองหาหนังสือทฤษฎีที่ดีเช่นกัน