Quel livre recommanderiez-vous aux scientifiques qui ne sont pas statisticiens?
Une livraison claire est la plus appréciée. Ainsi que l'explication des techniques et méthodes appropriées pour des tâches typiques: analyse de séries chronologiques, présentation et agrégation de grands ensembles de données.
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SilentGhost
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Réponses:
Statistiques
David Freedman, Robert Pisani, Roger Purves
Quatrième édition: 2007, première édition: 1978
En tant que étudiant en philosophie, on m'a demandé d'analyser des données pour une petite étude à laquelle je travaillais avec un médecin. Inutile de dire que je me suis senti un peu dépassé, mais j'ai pu me passer de ce vieux code Stata qu'un ami biostatisticien m'avait donné. L’analyse s’est avérée suffisante pour permettre la publication de l’étude et je me suis soudainement intéressé à ce domaine d’étude appelé statistiques.
Le premier livre sur les statistiques que j'ai lu était Statistics , de David Freedman et ses collègues. Ce qui me plaisait le plus, c’était d’expliquer les concepts fondamentaux de l’analyse statistique (que signifient réellement les valeurs p, pourquoi est-il important de visualiser les données, qu'est-ce que cela signifie pour un test significatif, etc.) langage précis, mais sans trop de mathématiques. Avec ce fond conceptuel, j'ai trouvé qu'il était beaucoup plus facile de continuer à lire de la littérature plus avancée avec des mathématiques plus avancées.
Ce livre couvre tous les sujets abordés dans un cours de statistique de première année, mais ne couvre pas les séries chronologiques ou l'agrégation de grands ensembles de données. Je pense que cela fait du très bon travail d'apprendre à un non-statisticien à penser comme un statisticien. À partir de là, l’ajout de nouvelles méthodes, telles que les séries chronologiques, devrait être relativement facile et le non-statisticien devrait être sur le point de devenir un étudiant permanent en statistiques.
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La réponse dépendrait très certainement de leur discipline, des méthodes / techniques qu'ils aimeraient apprendre et de leurs capacités mathématiques / statistiques existantes.
Par exemple, les économistes et les spécialistes des sciences sociales qui souhaitent en savoir plus sur l’économétrie empirique de pointe pourraient lire l’écriture « Principalement inoffensif» d’ Angrist et Pischke . C'est un livre non technique couvrant la "révolution expérimentale naturelle" en économie. Le livre suppose seulement qu'ils sachent ce qu'est une régression.
Mais je pense que le meilleur livre sur la régression appliquée est l' analyse des données de Gelman et Hill à l' aide de modèles de régression et de niveaux hiérarchiques / multiniveaux . Cela couvre la régression de base, la régression à plusieurs niveaux et les méthodes bayésiennes de manière claire et intuitive. Ce serait bon pour tout scientifique ayant une formation de base en statistique.
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Introduction à la statistique avec R de Peter Dalgaard est un excellent livre pour certaines statistiques d’introduction mettant l’accent sur le logiciel R pour l’analyse de données.
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Je vais assumer quelques connaissances de base en statistiques et recommander:
The Statistical Sleuth (Ramsey, Schafer), qui contient un grand nombre de mini-études de cas car elles couvrent les outils statistiques de base pour l'analyse de données.
Un premier cours en statistiques multivariées (Flury) qui couvre les statistiques essentielles requises pour l'exploration de données et autres.
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La Khan Academy propose de bonnes vidéos d' initiation / débutant sur les statistiques: http://www.khanacademy.org/#statistics
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De nombreux étudiants en sciences sociales / psychologie ayant une formation mathématique minimale, comme le livre d'Andy Field: Discovering Statistics with SPSS . Il a également un site Web qui partage beaucoup de matériel .
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Je n'ai pas l'intention de brancher mon livre, mais cela semble éventuellement s'appliquer. L'année dernière, j'ai publié un livre avec Wiley intitulé "Les bases de la biostatistique pour les médecins, les infirmières et les cliniciens" . Il s'agit d'un livre de poche assez concis de 214 pages. L’avantage pour vous est qu’il met l’accent sur des sujets importants pour les applications biologiques mais peut ne pas être aussi concis que vous le souhaiteriez pour un cours d’autoapprentissage de 10 jours. "Statistiques d'introduction pour les étudiants en biologie"La 2e édition de Trudy Watt et publiée par Chapman and Hall / CRC 1997 est un autre livre de poche qui pourrait vous convenir. C’est un peu plus simple que mon livre mais n’inclut pas l’analyse de survie, que j’estime être un sujet très important dans les études biologiques (en particulier les essais cliniques). Son livre fait 236 pages. Je voudrais également mentionner "Le Guide des statistiques sur les dessins animés" de Gonick. Un livre humoristique mais il couvre également très bien les concepts de base et est exceptionnellement facile à lire.
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Les statistiques en anglais simplifié sont plutôt bonnes.
4.5 sur Amazon, 11 commentaires.
Explique assez bien ANOVA.
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Probablement la meilleure base, obtenir le grand livre / idées va être:
Les statistiques de Robert Abelson comme argument de principe
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La promenade de l'ivrogne: Comment le hasard règne sur nos vies de Leonard Mlodinow est un excellent livre pour les laïcs. Agréable et éducatif.
Ce n'est peut-être pas un manuel, mais cela vous fait penser au monde de la bonne façon.
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C'est un peu vieux, mais j'ai trouvé le livre de Chris Chatfield,
Statistiques de la technologie: un cours de technologie appliquée
être une excellente introduction.
C'est ainsi que j'ai d'abord découvert les statistiques d'un point de vue conceptuel.
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En tant que première introduction au sujet, j’ai aimé l’ analyse des données: un didacticiel bayésien .
Pour une discussion approfondie et philosophique des idées sous-jacentes au raisonnement scientifique quantitatif, je recommande la théorie de la probabilité: la logique de la science . Ce livre ne constitue cependant pas une bonne introduction. Il est recommandé uniquement aux personnes qui veulent savoir pourquoi la statistique bayésienne est ce qu'elle est et / ou qui est intéressée par un examen historique des statistiques bayésiennes.
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La faille des moyennes de Sam Savage.
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Tant de recommandations merveilleuses! Ce n'est pas tout à fait ce que vous avez demandé, mais comment mentir avec les statistiques est court et assez merveilleux. Cela n'enseigne pas directement ce que vous voulez, mais aide à signaler une violation d'hypothèses et d'autres défauts.
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"Biométrie: Principes et pratiques de la statistique en recherche biologique" de Robert R. Sokal et F. James Rohlf
"Analyse biostatistique" de Jerrold H. Zar
"Introduction à la biostatistique" de Stanton Glantz
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Pour les bases de la statistique: http://www.bbc.co.uk/dna/h2g2/A1091350 et http://www.robertniles.com/stats/
Pour un bon guide de visualisation des données: http://www.perceptualedge.com/ - en particulier, essayez le test Graph Design IQ à l' adresse http://www.perceptualedge.com/files/GraphDesignIQ.html (nécessite Flash)
NB: ils sont orthogonaux - il y a beaucoup d'experts en statistiques qui sont terribles en visualisation de données, et vice versa.
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Voici les manuels que j'ai utilisés pour mes cours sur la MSEE et mes recherches et que je les ai trouvés assez bons.
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J'ai récemment trouvé que les statistiques de Même vous pouvez apprendre étaient très utiles.
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" Comment dire les menteurs des statisticiens " par Hooke. J'aime beaucoup sa manière d'expliquer les concepts de la statistique aux non-initiés.
Quant à expliquer les motivations des statisticiens, "The Lady Tasting Tea" est une bonne lecture.
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Je recommande fortement " Statistiques pour les expérimentateurs: conception, innovation et découverte, 2e édition " de Box, Hunter et Hunter. Livre à lire absolument pour tout scientifique effectuant une analyse statistique de ses expériences. Il existe également un package R compagnon (
BHH2
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Pendant des années, j'ai trouvé le manuel de statistiques d'ingénierie utile sur le plan pratique.
C'est disponible gratuitement en ligne.
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Gotelli et Ellison (2004) Introduction aux statistiques écologiques
Il est orienté vers la "science en plein air" (écologie, sciences de l'environnement, biologie) mais la pédagogie est excellente. Tout le monde pourrait en bénéficier.
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Ce site Web m'a récemment été signalé. Il couvre un certain nombre de livres utiles pour les nouveaux statisticiens, avec une discussion ciblée de leurs forces et faiblesses, et un résumé tout en bas.
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"Statistiques théoriques"
Keener, Robert W.
1ère édition., 2010, XVII, 538 p.
Couverture rigide, ISBN 978-0-387-93838-7
À propos du livre...
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Je recommanderais: l'analyse statistique (Ramsey & Schafer) et l'analyse biostatistique (Zar).
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J'aime beaucoup la série "for Dummies", et parmi les quelques pages que j'ai lues, "Statistics For Dummies" de Deborah J. Rumsey est un excellent livre pour les non-statisticiens ainsi que pour les statisticiens à la recherche d'un moyen expliquer les concepts statistiques à des non-statisticiens.
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Ce lien suggérait beaucoup de bons livres.
https://www.stat.berkeley.edu/mediawiki/index.php/Recommended_Books
En plus de cela, j'ai suggéré: Le cours statistique: un cours sur les méthodes d'analyse des données. En suivant les exemples du livre, de nombreux concepts deviennent plus faciles à comprendre.
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Whitlock et Schluter L'analyse des données biologiques https://www.amazon.com/The-Analysis-of-Biological-Data/dp/1936221489 est un mélange exceptionnel de statistiques et de sciences. Vous n'avez pas besoin d'être un biologiste (certainement pas moi) pour comprendre et apprécier les exemples. Ce n'est pas seulement clair et sain, c'est aussi amusant et divertissant.
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Si vous souhaitez utiliser SPSS, je recommanderais ce livre: Analyse de données pour les sciences du comportement à l'aide de SPSS de Weinberg & Abramowitz. C'est très bien écrit et accessible. Notez que cela ne couvre cependant pas les séries chronologiques.
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Cela dépendra beaucoup de leurs antécédents, mais j’ai trouvé que «Statistiques en bref» était plutôt bon.
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