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.
- Statistiques , D. Freedman, R. Pisani, R. Purves.
- Prévisions: méthodes et applications , R. Hyndman et al.
- Régression multiple et au-delà , TZ Keith
- Application de techniques statistiques contemporaines , Rand R. Wilcox
- Introduction à l'apprentissage statistique avec applications en R - (Version PDF publiée) , Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie et Robert Tibshirani
- Les éléments de l’apprentissage statistique: exploration de données, inférence et prédiction. - (Version PDF publiée) , Hastie, Tibshirani et Friedman (2009)