Compré este libro:
Cómo medir cualquier cosa: encontrar el valor de los intangibles en los negocios
y
Head First Data Analysis: A Learner's Guide to Big Numbers, Statistics, and Good Decisions
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Justin Bozonier
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Respuestas:
No encontré Cómo medir nada , ni Head First , particularmente bueno.
Statistics In Plain English (Urdan) es un buen libro de iniciación.
Una vez que termine eso, el Análisis de datos multivariados (Joseph Hair et al. ) Es fantástico.
¡Buena suerte!
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Este libro es dinamita: George EP Box, Statistics for Experimenters: An Introduction to Design, Data Analysis, and Model Building
Comienza desde cero conocimiento de Estadística, pero no insulta la inteligencia del lector. Es increíblemente práctico pero sin pérdida de rigor; de hecho, subraya el peligro de ignorar los supuestos subyacentes (que a menudo son falsos en la vida real) de las pruebas comunes.
Está agotado pero es muy fácil encontrar una copia. Sigue el enlace para ver algunas opciones.
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Soy un gran admirador de los modelos estadísticos: teoría y práctica de David Friedman. Tiene un éxito notable al introducir y motivar los diferentes conceptos del modelado estadístico a través de problemas concretos e históricamente importantes (cólera en Londres, Yule sobre las causas de la pobreza, represión política en la era de McCarty ...).
Friedman ilustra los principios del modelado y las trampas. En cierto sentido, la discusión muestra cómo pensar sobre los problemas críticos y es honesto sobre la conexión entre los modelos estadísticos y los fenómenos del mundo real.
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El clásico "horror naranja" sigue siendo una excelente introducción: Análisis de datos exploratorios de John Tukey.
http://www.amazon.com/Exploratory-Data-Analysis-John-Tukey/dp/0201076160
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Mi libro favorito sobre estadísticas es David Weighing the Odds . Los modelos estadísticos de Davison también son buenos.
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La mejor introducción en mis ojos es la siguiente:
¡Es lo MEJOR en hacer que los conceptos estadísticos sean comprensibles para los no matemáticos para que puedan obtener las matemáticas después! Lamentablemente, se actualiza cada año y, por lo tanto, es caro.
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Estadísticas como argumento basado en principios basado en de Abelson es un buen libro complementario para aprender estadísticas, particularmente si su campo sustantivo está en las ciencias sociales. No le enseñará cómo hacer análisis, pero le enseñará sobre el pensamiento estadístico.
Revisé este libro aquí
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Puede que le resulte útil: Los elementos del aprendizaje estadístico: minería de datos, inferencia y predicción
ACTUALIZACIÓN # 1:
Este libro también podría ser útil: O'Reilly: Estadísticas en un Nutshel l
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Hoff, Peter D. - Un primer curso en métodos estadísticos bayesianos , Springer, 2009
Dalgaard, Peter - Estadísticas introductorias con R, segunda edición , Springer, 2008
También eche un vistazo a este enlace , aunque es específico de R, hay muchos libros que pueden guiarlo a través de técnicas estadísticas básicas.
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Como biólogo, encontré que el texto de Sokal y Rohlf era bastante legible, a pesar de su gran volumen. No es tan bueno como una referencia rápida, pero muestra uno a través de la teoría estadística.
RR Sokal y FJ Rohlf, Biometría los principios y la práctica de las estadísticas en investigación biológica, Tercero. (Nueva York: WJ Freeman and Company, 1995).
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Un viejo favorito mío como introducción a la bioestadística es Armitage & Berry's (y ahora Matthew's):
Métodos estadísticos en la investigación médica
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Los métodos estadísticos de Agresti y Finlay para las ciencias sociales son bastante buenos, aunque me gustaría creer que hay una buena alternativa de código abierto. ¿Es incorrecto usar un enlace afiliado de Amazon aquí?
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