Meilleurs livres pour une introduction à l'analyse des données statistiques?

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J'ai acheté ce livre:

Comment mesurer n'importe quoi: trouver la valeur des actifs incorporels en entreprise

et

Analyse de données Head First: Guide de l'apprenant sur les grands nombres, les statistiques et les bonnes décisions

Quels autres livres recommanderiez-vous?

machine-learning bayesian references

— Justin Bozonier
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Connexes: stats.stackexchange.com/questions/421/…

— Shane

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Vous avez marqué cela comme bayésien et apprentissage automatique. Quel type d'analyse de données vous intéresse?

— Shane

Shane: Honnêtement, je ne sais pas encore vraiment. Quel genre d'analyse de données existe-t-il? Dois-je poser cette question comme une autre question pour le site?

— Justin Bozonier

Il en existe de nombreux types. :) Ce ne sont que deux domaines spécifiques, il semble donc étrange pour les balises sur une question aussi générale.

— Shane

@Justin Si vous ne le savez pas encore, cette question est trop large et trop vague. Une bonne chose pour savoir ce que contient un champ, c'est de regarder les balises de ces sites et de voir quelles questions y correspondent. Wikipédia et les livres que vous avez achetés peuvent également vous donner une idée de ce que vous voulez (bien que les livres ne nomment peut-être pas le domaine dans lequel ils opèrent, plus sur la partie générale pratique)

— Peter Smit

6

Je n'ai pas trouvé comment mesurer quoi que ce soit , ni Head First , particulièrement bon.

Statistics In Plain English (Urdan) est un bon livre de démarrage.

Une fois que vous avez terminé, l' analyse de données multivariées (Joseph Hair et al. ) Est fantastique.

Bonne chance!

— Neil McGuigan
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J'ai commandé Statistics in Plain English ... J'accepterai votre réponse quand je l'obtiendrai jeudi si je la fouille autant que je pense que je le ferai.

— Justin Bozonier

Il existe plus d'un livre intitulé "Statistics in plain english". Vous voulez dire celui de Timothy Urdan?

— naught101

oui, celui d'Urdan, désolé de ne pas être plus précis

— Neil McGuigan

7

Ce livre est de la dynamite: George EP Box, Statistics for Experimenters: An Introduction to Design, Data Analysis, and Model Building

Cela part d'une connaissance zéro de la statistique mais cela n'insulte pas l'intelligence du lecteur. C'est incroyablement pratique mais sans perte de rigueur; en fait, cela souligne le danger d'ignorer les hypothèses sous-jacentes (qui sont souvent fausses dans la vie réelle) des tests courants.

Il est épuisé, mais il est très facile de trouver une copie. Suivez le lien pour quelques options.

— Carlos Accioly
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Merci, Carlos, pour la recommandation. C'est en effet une excellente lecture, malgré (ou peut-être à cause de) son âge. Je suis particulièrement impressionné par le fait que les auteurs (Box, Hunter et Hunter) font appel aux distributions de permutation , plutôt que de plaider pour la normalité, comme justification "ultime" des tests classiques (t, F, etc.).

— whuber

On dirait un excellent livre! Je vais acheter une copie maintenant. =) Merci pour cela, Carlos.

— Graeme Walsh

2

Le livre a été publié pour la première fois en 1978, révisé en 2005 et est actuellement sous presse.

— Nick Cox

5

Je suis un grand fan des modèles statistiques - théorie et pratique de David Friedman. Il réussit remarquablement bien à introduire et à motiver les différents concepts de la modélisation statistique à travers des problèmes concrets et historiquement importants (choléra à Londres, Yule sur les causes de la pauvreté, répression politique à l'ère McCarty ..).

Friedman illustre les principes de la modélisation et les pièges. Dans un certain sens, la discussion montre comment penser aux questions critiques et est honnête au sujet du lien entre les modèles statistiques et les phénomènes du monde réel.

— Georgi
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Freedman, pas Friedman.

— Nick Cox

4

L'horreur orange classique reste une excellente introduction: l' analyse des données exploratoires par John Tukey.

http://www.amazon.com/Exploratory-Data-Analysis-John-Tukey/dp/0201076160

— Wesley Burr
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3

Mon livre préféré sur les statistiques est David Weighing the Odds de David William . Les modèles statistiques de Davison sont également bons.

— seancarmody
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3

La meilleure intro à mes yeux est la suivante:

David Howell - Méthodes statistiques pour la psychologie

C'est le MEILLEUR pour rendre les concepts statistiques compréhensibles pour les non-mathématiciens afin qu'ils obtiennent les mathématiques par la suite! Malheureusement, il est mis à jour chaque année et, par conséquent, cher.

— Henrik
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3

Les statistiques comme argument de principe par Abelson est un bon livre auxiliaire pour l'apprentissage des statistiques, en particulier si votre domaine substantiel est dans les sciences sociales. Il ne vous apprendra pas à faire l'analyse, mais il vous apprendra la pensée statistique.

J'ai passé en revue ce livre ici

— Peter Flom
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2

Vous pourriez trouver utile celui-ci: Les éléments de l'apprentissage statistique: exploration de données, inférence et prédiction

MISE À JOUR # 1:

Ce livre pourrait également être utile: O'Reilly: Statistics in a Nutshel l

— niko
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Peut-être un peu trop académique pour moi étant un débutant ...

— Justin Bozonier

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Les éléments de l'apprentissage statistique se révéleront probablement très difficiles en introduction.

— Nick Cox

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Wilcox, Rand R. - STATISTIQUES DE BASE - Understanding Conventional Methods and Modern Insights , Oxford University Press, 2009
Hoff, Peter D. - Un premier cours sur les méthodes statistiques bayésiennes , Springer, 2009
Dalgaard, Peter - Statistiques d'introduction avec R, deuxième édition , Springer, 2008

jetez également un œil à ce lien , bien qu'il soit spécifique à R, il existe de nombreux livres qui peuvent vous guider à travers les techniques statistiques de base.

— aL3xa
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En tant que biologiste, j'ai trouvé le texte de Sokal et Rohlf assez lisible, malgré sa voluminosité. Ce n'est pas aussi génial qu'une référence rapide, mais cela nous guide dans la théorie statistique.

RR Sokal et FJ Rohlf, Biométrie les principes et la pratique des statistiques dans la recherche biologique, troisième. (New York: WJ Freeman and Company, 1995).

— Duc de lézards
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Maintenant en quatrième édition.

— Nick Cox

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Un de mes vieux favoris en tant qu'introduction à la biostatistique est Armitage & Berry's (et maintenant Matthew's):

Méthodes statistiques en recherche médicale

— Thylacoleo
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Les méthodes statistiques pour les sciences sociales d'Agresti & Finlay sont assez bonnes, même si j'aimerais croire qu'il existe une bonne alternative open source. Est-ce mal d'utiliser un lien d'affiliation amazon ici?

— Michael Bishop
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