На этом сайте есть несколько веток для рекомендаций по вводной статистике и машинному обучению, но я ищу текст по расширенной статистике, в том числе в порядке приоритета: максимальная вероятность, обобщенные линейные модели, анализ главных компонентов, нелинейные модели . Я пробовал Статистические Модели AC Davison, но, честно говоря, мне пришлось записать его после 2 глав. Текст является энциклопедическим по своему охвату и математическим трактовкам, но, как практик, я люблю подходить к предметам, сначала понимая интуицию, а затем углубляясь в математический фон.
Вот некоторые тексты, которые я считаю выдающимися по своей педагогической ценности. Я хотел бы найти эквивалент для более продвинутых предметов, которые я упомянул.
- Статистика Д. Фридмана, Р. Пизани, Р. Пурвеса.
- Прогнозирование: методы и приложения , R. Hyndman и соавт.
- Множественная регрессия и далее , TZ Keith
- Применяя современные статистические методы , Рэнд Р. Уилкокс
- Введение в статистическое обучение с использованием приложений на языке R (PDF-версия) , Гарет Джеймс, Даниэла Виттен, Тревор Хасти и Роберт Тибширани
- Элементы статистического обучения: сбор данных, вывод и прогнозирование. - (PDF Выпущенная версия) , Хасти, Тибширани и Фридман (2009)
Ответы:
Максимальная вероятность: по всей вероятности (павитан). Умеренно понятная книга и самая понятная (ИМО) в отношении книг, имеющих дело только с вероятностью. Также есть код R
GLM: Категориальный анализ данных (Agresti, 2002) - одна из лучших написанных мной статистических книг, которые я когда-либо читал (также имеется код R). Этот текст также поможет с максимальной вероятностью. Третье издание выходит через несколько месяцев.
Вторым в моем списке вышеупомянутых двух являются двоичные данные моделирования Collett .
PCA: Я нахожу письменность Ренчера в разделе Методы многомерного анализа . Это текст для выпускников, но он вводный.
источник
Некоторые книги по оценке правдоподобия
* Амари, Барндорф-Нильсен, Касс, Лауритцен и Рао, Дифференциальная геометрия в статистическом выводе .−Geometrical approach for proving existence, uniqueness and other properties of MLE.
* Батлер, Saddlepoint Аппроксимации с приложениями .
−Saddlepoint approximations to the MLE on complicated models.
* Кокс, Принципы статистического вывода .
−A basic reference on MLE.
* Кокс и Барндорф-Нильсен, Вывод и асимптотика . двумя показателями в этой области.−Likelihood, pseudo-likelihood, approximation theorems and asymptotics explained by
two exponents in this area.
* Эдвардс, Вероятность .
−A reference for a general discussion on this concept.
* Фергюсон, Курс по теории больших выборок .−Contains classical results on asymptotic properties of point estimators.
* Kalbfleisch, Вероятность и статистический вывод II . - Вводная книга, содержащая интересные основные результаты, такие как непрерывное приближение к вероятности, которое не всегда объясняется.♠
−Introductory book containing interesting basic results such as the continuous
approximation to the likelihood which is not always explained.
* Lehmann and Casella, Теория оценки точек .
−Classical results on point estimation, an essential reference.
* Пейс и Сальван, Принципы статистического вывода: с неофишерской точки зрения . неофишерианская.−A good reference on a school of thought becoming more and more popular:
the Neo-Fisherian.
* Pawittan, по всей вероятности: статистическое моделирование и вывод с использованием вероятности .
* Серфлинг, Аппроксимационные теоремы математической статистики .−More rigorous book, here you can find the mystical "regularity conditions".
* Северини, вероятностные методы в статистике .
* Шао, математическая статистика .
−Classical results, good as a textbook.
* Спротт, Статистический вывод в науке . - Основная справочная информация о вероятности, профильной вероятности и классическом статистическом моделировании.♠
−Basic reference on likelihood, profile likelihood and classical statistical modelling.
* van der Vaart, Асимптотическая статистика .- Общая справка о: режимах сходимости, свойствах MLE, дельта-методе,
оценки момента, эффективность и тесты.
оценках момента, эффективности и тестах.
* Янг и Смит, Основы статистического вывода . вероятности , псевдослучайности, аппроксимациях седловой точки, формуле p ∗ , вероятностях измененного профиля и многом другом.- более поздняя книга о: вероятности, псевдослучайности, седловых приближениях,
п* формула, модифицированный профиль вероятностей и многое другое.
Предложение для ФП♠
источник
Я предполагаю, что для ваших требований лучшая книга по обобщенным линейным моделям , вероятно:
Есть и другие книги, которые можно считать более подходящими, но я подозреваю, что они будут менее привлекательными для практикующего, который предпочел бы избегать плотной математики:
хорош для практиков, но плотнее
как я слышал (я никогда не пробовал), являются библией для этого, но требуют значительной математической сложности
это возможно , чтобы пройти, но все еще довольно математически плотная, IMO
Что касается других ваших тем, я боюсь, что я не знаю книг для них, но, возможно, другие могут дать некоторые рекомендации.
источник
Не уверен, что они на том уровне, который вы ищете, но некоторые книги, которые я нашел полезными
GLMs - McCullagh и Nelder - каноническая книга
PCA - Руководство пользователя по основным компонентам - несмотря на название, он действительно углубляется в тему
источник
Книги, посвященные нелинейным моделям, которые мне нравятся и на которые я полагаюсь: (1) Бейтс и Уоттс и (2) Галлант . Оба опубликованы Wiley.
источник
Мне очень нравятся книги Ларри Вассермана "Вся статистика" и "Вся непараметрическая статистика". Они очень удобочитаемы и быстро покрывают множество областей.
источник
Для байесовского анализа (включая неточный анализ) я собираюсь добавить большие пробки для:
Бернардо, JM и Смит, AFM (2000) Байесовская теория . Вилли: Чичестер.
Гельман А. и др. (2013) Байесовский анализ данных (третье издание) . CRC Press: Бока Ратон.
Уолли, П. (1990) Статистическое обоснование с неточными вероятностями . Чепмен и Холл.
Эта последняя книга замечательного Питера Уолли открывает глаза на различные способы проведения анализа чувствительности и тот факт, что это может быть встроено в теорию вероятностей на аксиоматическом уровне.
источник
Mehta (2014) Статистические темы (ISBN: 978-1499273533) - это хороший рассказ для статистики среднего уровня. Тем не менее, он не охватывает большую часть тем, которые вы отметили выше.
источник
Одна действительно простая вводная книга по статистике - это «Обнаружение статистики с использованием R» Энди Филда, которая также доступна для SPSS. Он содержит много хороших примеров и даже интересно читать. Менее точный, хотя по сравнению с другими книгами, но с очень небольшими математическими формулировками и большим количеством текста. Мне было легко начать с нуля, и я все еще время от времени использую его.
источник