Recommandation de livres de statistiques avancées


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Il existe plusieurs discussions sur ce site pour des recommandations de livres sur les statistiques d’introduction et l’apprentissage automatique, mais je cherche un texte sur les statistiques avancées, comprenant, par ordre de priorité: maximum de vraisemblance, modèles linéaires généralisés, analyse en composantes principales, modèles non linéaires . J'ai essayé les modèles statistiques de AC Davison, mais franchement, je devais le noter après 2 chapitres. Le texte est encyclopédique dans sa couverture et ses traitements mathématiques, mais, en tant que praticien, j'aime aborder les sujets en comprenant d'abord l'intuition, puis en explorant l'arrière-plan mathématique.

Ce sont des textes que je considère remarquables pour leur valeur pédagogique. J'aimerais trouver un équivalent pour les matières plus avancées que j'ai mentionnées.


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Je me demande ... comment Hyndman et al. livre traiter les sujets que vous avez énumérés ci-dessus? Le traitement normal de ces problèmes en prévision est assez spécifique au domaine, donc je ne m'attendrais pas à beaucoup apprendre pour l'application aux statistiques générales d'un livre de prévisions.
S. Kolassa - Réintégrer Monica le

@StephanKolassa Les livres que j'ai énumérés ne sont que des exemples de statistiques d'introduction que j'ai mentionnées pour leur valeur pédagogique.
Robert Kubrick

Réponses:


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Probabilité maximale: En toute probabilité (Pawitan). Livre moyennement clair et le plus clair (IMO) en ce qui concerne les livres traitant uniquement de la probabilité. A aussi le code R.

GLM: Une analyse catégorique des données (Agresti, 2002) est l’un des ouvrages de statistiques les mieux écrits que j’ai lus (le code R est également disponible). Ce texte aidera également avec un maximum de vraisemblance. La troisième édition paraîtra dans quelques mois.

Deuxième sur ma liste pour les deux ci-dessus est la modélisation des données binaires de Collett .

PCA: Je trouve que l'écriture de Rencher est claire dans Methods of multivariate analysis . Ceci est un texte de niveau supérieur, mais il est introductif.


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Je suis d'accord. Je peux avoir des préjugés parce que je pense qu'il fait référence à mon bootstrap bppk et que peu de gens le font.
Michael Chernick

Vos livres sont géniaux. :) Si la question avait demandé un livre de bootstrap, ils auraient été sur ma liste.
Julieth

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+1 pour le livre de Collet. Il contient de nombreux ensembles de données utiles.

Merci à tous pour l'excellente sélection. J'ai choisi cette réponse tout simplement parce que les recommandations sont courtes et offre une plus grande étendue en termes de sujets traités (PCA, vraisemblance, analyse multivariée). Je ne saurai que quels livres sont les meilleurs après les avoir lus, bien sûr. Agresti n'est pas inclus ici, mais il est fortement soutenu par les autres affiches.
Robert Kubrick

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Quelques livres sur l'estimation de vraisemblance

  • Geometrical approach for proving existence, uniqueness and other properties of MLE.


  • Saddlepoint approximations to the MLE on complicated models.


  • A basic reference on MLE.

  • Likelihood, pseudo-likelihood, approximation theorems and asymptotics explained by two exponents in this area.


  • A reference for a general discussion on this concept.

  • Contains classical results on asymptotic properties of point estimators.


  • Introductory book containing interesting basic results such as the continuous  approximation to the likelihood which is not always explained.


  • Classical results on point estimation, an essential reference.

  • A good reference on a school of thought becoming more and more popular: the Neo-Fisherian.

  • * Pawittan, selon toute vraisemblance: Modélisation statistique et inférence à l'aide de la vraisemblance .

  • More rigorous book, here you can find the mystical "regularity conditions".

  • * Severini, Méthodes de vraisemblance en statistiques .


  • Classical results, good as a textbook.

  • Basic reference on likelihood, profile likelihood and classical statistical modelling.


  • A general reference on: modes of convergence, properties of MLE, delta method,  moment estimators, efficiency and tests.

  • A more recent book on: Likelihood, pseudolikelihood, saddlepoint approximations, p formula, modified profile likelihoods and more.


Sont-ils répertoriés dans un ordre particulier (par exemple, votre favori au moins préféré) ou pas?
Jake Westfall

@Jake Comme ma mémoire les a ramenés. J'inclure plus dès que je parviens à les rappeler et ensuite je les organiserai dans l'ordre alphabétique.

@Procrastinator Merci pour la liste exhaustive, mais je suis plus intéressé par des recommandations spécifiques centrées sur les critères que j'ai décrits plutôt que sur une grande liste.
Robert Kubrick

@ RobertKubrick Je ne comprends pas bien votre commentaire, mais bien sûr, c'est une question de goût. Je me concentre sur les livres traitant de certains aspects de l'estimation de la vraisemblance. Je peux vous dire certains aspects particuliers si vous le souhaitez. Ce sujet est trop vaste pour être résumé dans quelques livres ... et croyez-moi, je ne choisis pas des livres au hasard.

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Je connais bien certains livres et ceux que je connais, je pense que Procrastinator a identifié des livres qui répondent aux critères. Mais Robert Kubrick, qu'attendez-vous de nous? C'est une question difficile et nous vous servons mieux en vous donnant une bonne liste. à la fin, vous avez des choix personnels à faire et nous ne vous connaissons pas assez bien pour choisir pour vous. Nous ne disons pas acheter chaque livre de la liste. Mais vous pouvez aller sur amazon et jeter un coup d'oeil à l'intérieur. Lisez les commentaires des clients et les descriptions des éditeurs.
Michael Chernick

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À mon avis, pour vos besoins, le meilleur livre sur les modèles linéaires généralisés est probablement:

Il y a d'autres livres qui pourraient être considérés comme meilleurs, mais je suppose que cela plairait moins à un pratiquant qui préférerait éviter les mathématiques denses:

En ce qui concerne vos autres sujets, je crains de ne pas connaître de livres pour eux, mais d’autres peuvent peut-être faire des recommandations.


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McCullagh & Nelder exige certes une certaine sophistication mathématique, mais je pense que "complètement impénétrable pour tous les statisticiens mathématiciens très avancés" en fait trop. Je pense que c'est moins exigeant sur le plan mathématique que, par exemple, Hogg & Craik.
Peter Flom - Rétablir Monica

Désolé pour l'hyperbole, Peter, j'ai édité le commentaire. (Cependant, cela correspondait à ce que j'ai entendu; je remarque que je ne l'ai pas encore lu.)
gung - Reinstate Monica

Bonnes suggestions @Gung.
Michael Chernick

Peter vouliez-vous dire Hogg & Craig? Bob Hogg a un nouveau coauteur dans les éditions récentes Elliot Tanis.
Michael Chernick

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Je recommanderais n'importe quoi d'Agresti. Il est très haut sur l'indice de clarté / sophistication. C’est-à-dire qu’à un niveau de sophistication mathématique donné, Agresti écrit clairement, par rapport aux autres.
Peter Flom - Rétablir Monica


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Les livres de modèles non linéaires que j'aime et sur lesquels je me fie sont (1) Bates et Watts et (2) Gallant . Les deux sont publiés par Wiley.


Oups, @Gung et moi étions en train d'éditer en même temps pour réparer les liens. Maintenant, ni éditer est là! OK, maintenant je pense que c'est correct
Peter Flom - Réintégrez Monica

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+1, merci Michael. Je suis sûr que cela sera utile pour le PO. BTW, la façon dont je fais des liens est de copier le lien sur l'autre page, double-cliquez / mettez en surbrillance le mot ou l'expression que je veux utiliser comme hyperlien ici, puis cliquez sur le bouton au-dessus de la fenêtre de texte à côté de la citation marque qui ressemble à 3 liens d'une chaîne. Cela ouvre un assistant où vous pouvez coller l'adresse Web. Vive
Gung - Réintégrer Monica

Je suis sûr que le livre est bon mais 202 $!
Glen

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Les livres Wiley sont un peu plus chers que d’autres éditeurs, mais ce n’est pas très loin du taux en vigueur pour les livres de statistiques avancées. J'ai eu le mien il y a longtemps quand ils étaient beaucoup moins chers. Mais la solution est alors de l’emprunter à une bibliothèque technique ou de l’utiliser. Les exemplaires usagés de textes comme ceux-ci se vendent souvent beaucoup moins bien, même comme si on achetait une voiture d'occasion.
Michael Chernick

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J'aime beaucoup les livres de Larry Wasserman "All of Statistics" et "All of Nonparametric Statistics". Ils sont très lisibles et couvrent beaucoup de terrain rapidement.


(+1) Je n'avais pas compris que ces livres (bien reçus) incluaient des sujets avancés ainsi que du matériel d'introduction.
whuber

Le seul problème est que le livre est trop bref.
LaTeXFan

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Pour l'analyse bayésienne (y compris l'analyse imprécise), je vais mettre de gros bouchons pour:

Ce dernier livre, écrit par le brillant Peter Walley, est une révélation des différentes manières de réaliser une analyse de sensibilité et du fait que cela peut être intégré à la théorie des probabilités à un niveau axiomatique.


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Mehta (2014) Statistical Topics (ISBN: 978-1499273533) est un bon récit de statistiques de niveau intermédiaire. Ne couvre cependant pas beaucoup de sujets que vous avez mentionnés ci-dessus.


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Un livre d'introduction aux statistiques très simple est "Découvrez les statistiques en utilisant R" d'Andy Field - également disponible pour SPSS. Il contient de nombreux exemples intéressants et est même amusant à lire. Moins précis, bien que comparé à d’autres livres, mais avec très peu de formulations mathématiques et beaucoup de texte. Je l'ai trouvé facile pour un début de base, et l'utilise encore de temps en temps.


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C'est une suggestion raisonnable, mais je pense que ce n'est pas tout à fait ce que demande le PO.
gung - Rétablir Monica

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+1 Les livres d'Andy Field ne sont pas du tout ce dont cette question traite, pour autant que je sache.
Nick Cox
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