หนังสือที่มีอิทธิพลมากที่สุดเล่มเดียวที่นักสถิติทุกคนควรอ่านคืออะไร

หากคุณสามารถย้อนเวลากลับไปและบอกตัวเองให้อ่านหนังสือเล่มใดเล่มหนึ่งเมื่อเริ่มต้นอาชีพของคุณในฐานะนักสถิติหนังสือเล่มไหนจะเป็นอย่างไร

นี่คือสองรายการที่จะวาง:

Tufte การแสดงภาพข้อมูลเชิงปริมาณ
Tukey การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ

องค์ประกอบของการเรียนรู้ทางสถิติจาก Hastie, Tibshirani และ Friedman http://www-stat.stanford.edu/~tibs/ElemStatLearn/ควรอยู่ในห้องสมุดของนักสถิติทุกคน!

ฉันไม่ใช่นักสถิติและฉันไม่ได้อ่านเรื่องนั้นมากนัก แต่บางที

เลดี้ชิมชา: สถิติปฏิวัติวิทยาศาสตร์ในศตวรรษที่ยี่สิบได้อย่างไร

ควรจะพูดถึง? มันไม่ใช่ตำรา แต่ก็คุ้มค่าที่จะอ่าน

ทฤษฎีความน่าจะเป็น: ตรรกะของวิทยาศาสตร์

ดาร์เรลฮัฟฟ์ - วิธีการโกหกด้วยสถิติ

ไม่ใช่หนังสือ แต่ฉันเพิ่งค้นพบบทความโดย Jacob Cohen ในนักจิตวิทยาอเมริกันเรื่อง "สิ่งที่ฉันได้เรียนรู้ (จนถึงตอนนี้)" มันมีอยู่เป็น PDF ที่นี่

นานมาแล้วเอกสารย่อเล็ก ๆ ของ Jack Kiefer "ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับการอนุมานทางสถิติ" ได้ขจัดความลึกลับของสถิติคลาสสิกจำนวนมากและช่วยให้ฉันเริ่มต้นกับวรรณกรรมที่เหลือ ฉันยังคงอ้างถึงและแนะนำอย่างอบอุ่นให้กับนักเรียนที่แข็งแกร่งในหลักสูตรสถิติของปีที่สอง

ฉันจะไม่โต้แย้งว่าสิ่งเหล่านี้ควรได้รับการพิจารณาว่าเป็น "หนังสือที่ทรงอิทธิพลที่สุด ... [สำหรับ] นักสถิติ [s]" แต่สำหรับผู้ที่เพิ่งเริ่มเรียนรู้เกี่ยวกับหัวข้อหนังสือสองเล่มที่มีประโยชน์คือ:

1. Robert Abelson สถิติเป็นอาร์กิวเมนต์ที่มีหลักการ
2. พอลเมอร์เรลข้อมูลเทคโนโลยีเบื้องต้น

หนังสือ William Cleveland's "องค์ประกอบของกราฟข้อมูล" หรือหนังสือ "Visualizing Data"

ฉันคิดว่านักสถิติทุกคนควรอ่านประวัติความเป็นมาของ Stigler : การวัดความไม่แน่นอนก่อนปี 1900

มันเขียนอย่างละเอียดถี่ถ้วนและไม่ใช่มุมมองของนักประวัติศาสตร์ แต่เป็นนักคณิตศาสตร์ดังนั้นจึงไม่หลีกเลี่ยงรายละเอียดทางเทคนิค

ฉันบอกว่าการแสดงภาพข้อมูลเชิงปริมาณโดย Tufte และFreakonomicsเพื่อความสนุก

หนังสือแนะนำที่น่าสนใจของ Andrew Gelman อยู่ที่นี่:

http://thebrowser.com/interviews/andrew-gelman-on-statistics

นอกจาก "ประวัติความเป็นมาของสถิติ" ที่แนะนำโดย Graham หนังสือ Stigler อีกเล่มที่ควรค่าแก่การอ่านคือ

สถิติบนโต๊ะ: ประวัติความเป็นมาของแนวคิดและวิธีการทางสถิติ

ในด้านคณิตศาสตร์ / ฐานราก: ฮาราลด์เครเมอ ร์ ของวิธีการทางคณิตศาสตร์สถิติ

สำหรับการแสดงออกที่ชัดเจนของสิ่งที่ควรจะอยู่ในบทความในวารสารวิทยาศาสตร์สังคม (ความช่วยเหลือหากคุณกำลังเขียนหรือทบทวนเพียร์) ผมชอบคู่มือการตรวจทานวิธีเชิงปริมาณในสังคมศาสตร์ โดยเฉพาะฉันชอบ desideratra ตารางเป็นบทสรุปของขั้นต่ำที่ควรมีบทความ (บทความวิทยานิพนธ์วิทยานิพนธ์) บทจะถูกคั่นด้วยเทคนิคการวิเคราะห์ซึ่งเป็นสิ่งที่ดี ฉันคิดว่าหนังสือเล่มนี้มีแอปพลิเคชันที่กว้างกว่า "เพียงแค่" สังคมศาสตร์เนื่องจากมีการใช้เทคนิคที่ครอบคลุมในหลายสาขา

ค่อนข้างในช่วงต้นจึงอาจจะไม่ครอบคลุมโดยคำถามที่ฉันได้รับการแนะนำให้รู้จักกับจับไต๋ของรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับวิธีการทางสถิติและการวิเคราะห์ข้อมูล มันค่อนข้างแพง แต่เป็นทรัพยากรที่ยอดเยี่ยมในการแสดงแบบจำลองทางสถิติพื้นฐานสำหรับวิธีการ GLM ต่างๆ ฉันฝันถึงวันที่วารสารต้องการบทความที่จะแสดงสูตรของแบบจำลองทางสถิติที่ทดสอบ

สำหรับการตรวจสอบการทดสอบสมมติฐานที่กำลังมองหาที่ผลกระทบของตัวเลือกต่างๆภายในการทดสอบและอื่น ๆนี้เป็นหนังสือเล่มหนึ่งที่ฉันหวังว่าฉันได้เมื่อฉันได้เรียน ฉันมีรุ่นก่อนหน้าและเป็นหนึ่งในแหล่งข้อมูลทั่วไปที่ดีที่สุดที่ฉันซื้อเพราะมีวิธีการที่ชัดเจนและสอดคล้องกันในการวางข้อมูลเกี่ยวกับการทดสอบ มันมีตัวอย่างที่ดีแสดงให้เห็นถึงการทดสอบและไม่จำเป็นต้องให้ผู้อ่านมีแพคเกจทางสถิติโดยเฉพาะเพื่อที่จะปฏิบัติตาม expositions

หลงกลโดยการสุ่มโดย Taleb

Taleb เป็นศาสตราจารย์ที่โคลัมเบียและเป็นเทรดเดอร์ตัวเลือก เขาทำเงินได้ประมาณ 800 ล้านดอลลาร์ในปี 2551 เพื่อเดิมพันกับตลาด เขายังเขียนแบล็กสวอนด้วย เขากล่าวถึงความไร้เหตุผลของการใช้การแจกแจงแบบปกติไปยังตลาดแบบจำลองและปรัชญาในความสามารถของเราในการใช้การเหนี่ยวนำ

1. ไมเคิลเคสอนุมานทางสถิติอรรถกถาสำหรับสังคมและพฤติกรรมศาสตร์
2. Elazar Pedhazur ของการถดถอยหลายในการวิจัยเกี่ยวกับพฤติกรรม หากคุณสามารถยืนรายละเอียดอันยิ่งใหญ่และเสียงที่สำคัญของตัวเอง

ในกรณีที่คุณสนใจฉันได้ตรวจสอบทั้งใน Amazon และที่http://www.integrativestatistics.com/favorites.htm

ฉันได้อ่านคำแนะนำข้างต้นและรู้สึกประหลาดใจที่พบว่าคนส่วนใหญ่ที่ตอบคำถามนี้คือคนที่ไม่ใช่นักสถิติเอง ด้วยข้อยกเว้น 2 หรือ 3 ... ในฐานะนักสถิติอุตสาหกรรมที่เกิดขึ้นกับการทำงานกับนักสังคมศาสตร์และผู้เชี่ยวชาญด้านสุขภาพฉันจะบอกว่าถ้าฉันสามารถนำหนังสือเล่มเดียวกับฉันไปยังเกาะทะเลทรายมันจะเป็น George EP Box สถิติสำหรับนักทดลอง (ไวลีย์) ในสไตล์ตลกขบขันและชัดเจนของเขาเลียนแบบไม่ได้เขาอธิบายสาระสำคัญและปรัชญาของการสร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์สำหรับข้อมูลจริง การคิดอย่างเข้มงวดไม่มีความเหลื่อมล้ำทางคณิตศาสตร์ไม่มีเรื่องไร้สาระสอนให้เราคิดเชิงสถิติพล็อตและเห็นภาพสิ่งที่คุณสามารถทำได้ ผลงานชิ้นเอกของนักวิทยาศาสตร์ประยุกต์ที่มีความสามารถ (วิศวกรเคมีเปลี่ยนสถานะทางสถิติ) สนุกกับการอ่านอีกครั้งเสมอ

ข้าว: สถิติคณิตศาสตร์และการวิเคราะห์ข้อมูล

แนะนำหนังสือดี ๆ มากมายแล้ว แต่นี่ก็เป็นอีกเรื่อง: "การคำนวณด้วยความเสี่ยง" ของ Gerd Gigerenzer เพราะการทำความเข้าใจว่าสถิติส่งผลต่อการตัดสินใจมีความสำคัญมากกว่าการทำให้ทฤษฎีถูกต้องทั้งหมด ในความเป็นจริงหมายเลขหนึ่งบาปของนักสถิติไม่สามารถสื่อสารได้อย่างชัดเจน หนังสือของเขาพูดถึงผลของการสื่อสารที่ไม่ดีและวิธีหลีกเลี่ยง

ฉันจะไปข้างหน้าและเสนอตำราเรียนมาตรฐานในสาขา ฉันกำลังพูดถึงความน่าจะเป็นและสถิติโดย Degroot และ Schervish เผยแพร่ครั้งแรกในปี 1975

หนังสือเล่มนี้ทำหน้าที่เป็นตำราสำหรับนักเรียนหลายคนและถือว่าเป็นหนังสือคลาสสิกอย่างถูกต้องดังนั้นในความคิดของฉัน มันครอบคลุมหัวข้อต่าง ๆ เช่น combinatorics การแจกแจงสถิติแบบเบย์การอนุมานความน่าจะเป็นและการวิเคราะห์การถดถอย เท่าที่ฉันรู้หนังสือเล่มอื่น ๆ ไม่ละเอียดดังนั้นฉันเชื่อว่ามันเป็นสิ่งที่ต้องมี

ฉันได้เรียนรู้มากมายจากสถิติของคัมภีร์ไบเบิลของเบย์:

Jose Bernardo และ Adrian Smith (2000) ทฤษฎีแบบเบย์

คู่มือสำคัญสำหรับขนาดของผลกระทบ: กำลังทางสถิติการวิเคราะห์เมตาดาต้าและการตีความผลการวิจัยโดย Paul D. Ellis

หนังสือเล่มนี้หาก "ต้องมี" สำหรับทุกคนที่ดำเนินการวิจัยทางวิทยาศาสตร์โดยเฉพาะอย่างยิ่งหนังสือที่ไม่ได้มาจากสถิติ / คณิตศาสตร์บริสุทธิ์ หนังสือด้านล่างขยายช่วงแรกของช่วงความมั่นใจ

ทำความเข้าใจกับสถิติใหม่: ขนาดผลช่วงเวลาความเชื่อมั่นและการวิเคราะห์ Metaโดย Geoff Cumming

"ผู้มีอิทธิพลมากที่สุด" เป็นแนวคิดที่แตกต่างจาก "ทุกคนควรอ่าน" ฉันไม่มีคุณสมบัติที่จะตอบคำถามแรก - คุณต้องการใครสักคนที่เป็นนักประวัติศาสตร์ของสถิติ - แต่สำหรับคนที่สองนี่คือบางส่วน:

1. ผู้อ่านทุกคนที่ทำสถิติหรือใช้สถิติเป็นหลักในการโต้แย้งโดย Robert Abelson ในการแสวงหาวิทยาศาสตร์มนุษยศาสตร์ ฯลฯ

2. William S. Cleveland หนังสือสองเล่มเกี่ยวกับกราฟิก: องค์ประกอบของกราฟข้อมูลและข้อมูลการแสดงผล สำหรับนักสถิติฉันจะนำหน้าเหล่านี้แม้แต่งานของ Tufte บอทเพราะ Tufte นั้นไม่คุ้มค่า แต่เพราะ a) Cleveland เขียนกับนักสถิติในฐานะผู้ฟังที่ตั้งใจและ b) Cleveland ตามคำแนะนำของเขาจากข้อมูลการทดลองเกี่ยวกับวิธีการดูกราฟ มากกว่าสัญชาตญาณ

3. การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจโดย John Tukey มันเก่า แต่มีค่า - คุณสามารถทำอะไรได้มากมายด้วยดินสอและกระดาษและสมอง (อย่างน้อยถ้าสมองของคุณดีเท่ากับของ Tukey!)

มันอาจจะเป็นแบบเบย์วิเคราะห์ข้อมูลโดย Gelman หรือการเรียนรู้ลึกกับงูหลาม แต่มันก็เหมือนกับการเอา streptomycin ไปสู่ยุคกลาง สิ่งเหล่านี้ไม่ได้เขียนเมื่อฉันเริ่มต้นอาชีพของฉันและบางสิ่งจากหนังสือน่าจะเป็นข่าวใหญ่ในเวลานั้น สิ่งที่มีอิทธิพลมากที่สุดที่ทุกคนควรรู้นั้นไม่มีอยู่ในแหล่งเดียว (บางทีพวกเขาควรจะเป็น แต่ ... )

คู่มือสำหรับนักเศรษฐศาสตร์ของเคนเนดีประกอบด้วยคำแนะนำที่เป็นประโยชน์มากมายเกี่ยวกับการวิเคราะห์ทางสถิติที่หลากหลาย มันมีทั้งข้อมูลที่หนาแน่นและอ่านง่ายและฉันก็ยังเรียนรู้สิ่งใหม่ทุกครั้งที่หยิบมันขึ้นมา

เศรษฐศาสตรเกริ่นนำของ Wooldridge ก็มีการถกเถียงกันในเรื่องนี้เช่นกัน ฉันหวังว่าฉันจะได้หลักสูตรตามมัน