Re: [跪求] 統計學的書單
順便介紹一本我自己很喜歡的書:
Statistical Evidence: A Likelihood Paradigm By Richard M. Royall
很多"用"統計的人根本不了解什麼是statistical evidence
Hypothesis testing 的目的是什麼, 結論該怎麼present
還有 p-value 所扮演的混亂角色
這本書寫得簡單易懂一針見血
強力推薦
※ 引述《binchung (ideal)》之銘言：
: Statistical Inference:
: 以下的書 都是研究所用書 所以一定的數學成熟度是需要的
: 至少要solid的calculus (multi-valuables) 和 linear algebra
: 有高等微積分或實分析(這裡實分析主要是指measure theory)的訓練當然更好
: 個別書如果有必要實分析的基礎 我會註明
: "Statistical Inference" by S.D. Silvery
: 這是我最喜歡的書 因為它很精闢 只有不到兩百頁 習題也很有代表性
: 是我inference的書里唯一完整看過的
: "Theoretical Statistics" by cox and Hinkley
: Comments:
: 我認為這是最能啟發讀者關於inference的書了 但是這本書不好讀 因為作者留了不少空讓讀者自己去補
: 同時有不少話需要讀者好好思考才能了解它在說什麼
: 如果你沒有比較好的背景知識 或是沒有很多的時間去補這些空 那這本書不一定適合你
: 反過來說 如果你有時間能靜下心來 仔細的研讀思考 你會發現這是一本充滿觀念的書
: 而且隨著你對統計的了解愈來愈多 你可以從這本書挖出不同的東西 你的體會也會大不相同
: "Testing Statistical Hypotheses" and "Theory of Point Estimation" by E.L. Lehmann
: Lehmann的這兩本書是經典用書 我自己只讀了其中幾章
: 兩本書都會用到一點實分析 testing hypotheses用到的數學更深一些
: 我看過的Testing Statistical Hypotheses是舊版的 聽說新版加了不少東西
: 因為舊版很多內容都是假設exponential family來看一些所謂最佳的test (像是UMP)
: 這些內容在以前是很重要 但是現在統計在hypothesis testing的方向已經和以前大不相同
: 包括像multiple testing的問題(for highly dimensional correlated data)
: nonparametric或是semiparametric的模型下假設檢定的問題 也是非常重要的
: 不知新版有沒有加入這些
: "Statistical Inference" by Casella and Berger
: 這本書不用說大家都知道 最經常被列為教科書的一本 再加上我只看過一丁點 我就不提了
: 一般statistical inference的課有時還會講large sample theory
: 所以我也推薦幾本
: "A Course in Large Sample Theory" by Ferguson
: 這本書挺不錯的 這本書的習題尤其推薦多做 因為它的習題大多具有代表性 可以好好磨磨一些技巧
: 另外一本比較深一點 需要一些實分析基礎的
: 是van der Vaart 寫的Asymptotic Statistics 我認為這本書是最好的large sample theory的書
: 因為它寫的很清楚 內容中又提供了許多技巧 同時它包含了一點統計現代asymptotic理論中最核心的
: 部分: empirical processes
: ※ 引述《tew (咖啡王子)》之銘言：
: : 這一篇是打算置底用的
: : 看完很多過去與現在的文章之後 (眼睛真痛)
: : 有的人會回去多看點書吧 (我有時候也想這樣回)
: : 但是 我們總要告訴大家有哪些書應該看的
: : 所以在這一篇底下
: : 請大家推文
: : 對於培養基礎統計能力
: : 大家建議閱讀甚麼樣的書籍
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc)
◆ From: 71.251.59.112
推
06/12 01:09, , 1F
06/12 01:09, 1F
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