Sách để học thống kê sử dụng R

Chính xác thì cuốn sách tôi đang tìm là gì.

Những gì tôi đang tìm kiếm là một cuốn sách dạy bạn thống kê trong khi sử dụng R để cung cấp cho bạn kinh nghiệm thực tiễn và do đó cuối cùng giúp bạn học R cùng nhau. Tôi đã thấy trên amazon nhiều cuốn sách cố gắng làm điều đó, nhưng không phải với R. Ví dụ là Minitab và SAS.

Sách R và tính toán thống kê có phải là một lựa chọn không? - Vẫn chưa trả lời .

Sách R và tính toán thống kê: Giới thiệu về phân tích dữ liệu bằng S-Plus có vẻ khả thi, nhưng ý kiến ​​độc giả ở đây sẽ hữu ích và đáng hoan nghênh.

Làm thế nào cuốn sách liên quan đến các khóa học thống kê?

Để chính xác hơn về những gì tôi đang tìm kiếm, hãy xem xét hai khóa học này về kết quả học tập về thống kê từ một khoa toán tại trường đại học Tôi hiện đang là sinh viên:

Thống kê trung gian và Xác suất & Thống kê trung bình , nghĩa là, tôi đang tìm trong một cuốn sách một khóa học thống kê bình thường sẽ chuyển sang cấp độ trung cấp, thay vì chỉ là bảng và giấy để bạn học và sử dụng R. Điều đó cũng có nghĩa là tôi đang tìm một cuốn sách giả định rằng tôi muốn học thống kê ngay từ đầu.

Cuốn sách này cũng dành cho các nhà nghiên cứu.

Tôi cũng là một nhà nghiên cứu kỹ sư phần mềm, nhưng tôi đoán tình hình hiện tại nơi bạn được tìm thấy với hàng núi dữ liệu và muốn tìm hiểu số liệu thống kê để viết mã để tự động hóa, điều này có thể áp dụng cho nhiều lĩnh vực khác.

Điều đó có nghĩa là tôi không quan tâm đến việc tìm hiểu từng chi tiết của từng thuộc tính cho từng đường cong, nhưng quan tâm nhiều hơn đến việc hiểu ý nghĩa của dữ liệu cho lĩnh vực nghiên cứu của tôi, mặc dù tôi sẽ không phiền nếu cuốn sách muốn đi sâu vào điều đó .

Như một động lực cuối cùng, tôi thấy mình đọc các bài báo khoa học trong các cộng đồng khác nhau tuyên bố kết quả dựa trên suy luận thống kê trong khi không có bằng chứng nào có thể đọc được nếu các giả định / ràng buộc thống kê có bị vi phạm hay không.

Cuốn sách AR không liên quan nhiều đến thống kê sẽ không đảm bảo tôi không theo dõi thực tiễn này, đó cũng là lý do tại sao tôi quyết định tìm một cuốn sách gần giống với khóa học thống kê sử dụng R thay vì chơi xung quanh với một cuốn sách tổng quan.

Các câu hỏi liên quan trong Xác thực chéo.

• Những cuốn sách cung cấp một cái nhìn tổng quan về thống kê tính toán khi nó áp dụng cho khoa học máy tính? - Khác nhau rằng câu hỏi tìm kiếm một cái nhìn tổng quan trong khi điều này là để tìm hiểu số liệu thống kê sử dụng R.
• Sách thống kê nguồn mở cung cấp một danh sách các nguồn mở (sách mở) có sẵn trực tuyến.

Câu trả lời và phản hồi cho câu hỏi này.

@Julie

Những cuốn sách được đề xuất là rất ít tôi đã đi qua nhưng là một ví dụ không may phù hợp với tôi:

Thống kê giới thiệu với R , Sử dụng R cho Thống kê giới thiệu , Thống kê: Giới thiệu sử dụng R là một vài trong số những cuốn sách mà tôi đã xem trên amazon nhưng là về tổng quan thống kê hoặc đưa ra các giả định đòi hỏi kiến ​​thức thống kê trước đó. Vấn đề với sách tổng quan chủ yếu là về việc không chú ý đến các giả định, các ràng buộc và cung cấp đủ lời giải thích để dẫn đến ý nghĩa của thông tin.

Nếu bạn tin rằng không có cuốn sách nào phù hợp với nhu cầu này hoặc nghĩ rằng cuốn sách R hoặc Máy tính thống kê: Giới thiệu về Phân tích dữ liệu bằng S-Plus sẽ phù hợp với điều này, tôi cũng sẽ đánh giá cao loại câu trả lời này.

@Christopher Aden

Giới thiệu Xác suất và Thống kê Sử dụng R dường như là gần nhất nhưng vẫn rộng rãi với những gì tôi đang tìm kiếm.

Điều tôi mong đợi là một cuốn sách như David S. Moore, Khái niệm cơ bản về thống kê vì:

• Nó bao gồm tất cả các đối tượng thống kê.
• Nó sử dụng hai công cụ, miniTab và công cụ khác để học thực hành về phương pháp vừa được giải thích.
• Nó rất nhiều giả định nổi bật và các ràng buộc. Điều này rất quan trọng đối với một nhà nghiên cứu chưa tham gia khóa học thống kê chuyên sâu và muốn sử dụng số liệu thống kê. Những cuốn sách tổng quan khó có thể bao quát chúng, điều này gây nguy hiểm cho các nhà nghiên cứu.
  • Bạn có thể xem bảng nội dung cuốn sách ở đây . Lưu ý cách tập trung vào số liệu thống kê và việc sử dụng công cụ là để cải thiện sự hiểu biết và khiến học sinh biết cách sử dụng các công cụ để thực hiện thống kê sau khi học một cách dễ dàng hơn. Nó không phải là về công cụ, về thống kê!

Tôi muốn chính xác điều tương tự, nhưng sử dụng R.

@Gregory Demin

Nó sử dụng R làm ví dụ sư phạm, giả sử bạn muốn tìm hiểu số liệu thống kê và tốt nhất, đó là nguồn mở. Thật không may, không bao gồm ANOVA cũng như ANCOVA, hoặc các môn học nâng cao hơn.

@Peter Ellis

Gợi ý tốt cho một cuốn sách giáo khoa bao gồm những gì muốn trong câu hỏi này.

Sách trong ý kiến ​​người hỏi mà trả lời câu hỏi.

@Peter Ellis và @Gregory Demin.

Bộ sưu tập Sách R trên Amazon

Amazon thảo luận về sách R cho các sinh viên khác nhau có thể được tìm thấy ở đây .

Bài giảng video Thống kê giảng dạy sử dụng R

Google Tech Talks từ năm 2007 cũng thúc đẩy câu hỏi này và đề cập nhiều hơn về Khai thác dữ liệu thay vì thống kê nhưng sử dụng R cùng nhau tại đây .

Tôi nghĩ một lý do rất khó để trả lời điều này là R rất mạnh mẽ và linh hoạt đến mức giới thiệu thực sự về lập trình R vượt xa những gì thường thấy trong phần giới thiệu về thống kê. Những cuốn sách dạy thống kê sử dụng MiniTab, JMP hoặc SPSS đang thực hiện những điều tương đối đơn giản với phần mềm hầu như không làm trầy xước bề mặt của R có khả năng xử lý dữ liệu, mô phỏng, chức năng tùy chỉnh, v.v.

Phải nói rằng, tôi nghĩ rằng Số liệu thống kê hiện đại của Wilcox về khoa học xã hội và hành vi: Giới thiệu thực tiễn (2012) là một cuốn sách mới tuyệt vời. Nó giả định không có kiến ​​thức thống kê và đưa bạn từ đầu đến một loạt các kỹ thuật mạnh mẽ hiện đại; và giả định không có nhiều kiến ​​thức R hơn khả năng mở nó và tải một tập dữ liệu. Nó bao gồm nhiều kỹ thuật cổ điển bao gồm cả ANOVA (được đề cập trong OP).

Tôi sẽ thấy cuốn sách này tương đương với những cuốn sách giới thiệu số liệu thống kê và gói số liệu thống kê như SPSS cùng một lúc. Tuy nhiên, nó sẽ không dạy bạn lập trình trong R - chỉ cách phân tích thống kê hiện đại với nó, nhấn mạnh vào các kỹ thuật mạnh mẽ giải quyết các vấn đề đã biết với phân tích cổ điển được bao quanh bởi hầu hết các phương pháp khác để giảng dạy thống kê.

Ba vấn đề với các phương pháp cổ điển mà cuốn sách này đặc biệt đề cập ngay từ đầu là lấy mẫu từ các bản phân phối có đuôi nặng; xiên; và không đồng nhất.

Wilcox sử dụng R vì "Về việc tận dụng các kỹ thuật thống kê hiện đại, R rõ ràng chiếm ưu thế. Khi phân tích dữ liệu, chắc chắn đây là sự phát triển phần mềm quan trọng nhất trong quý cuối của thế kỷ. Và nó hoàn toàn miễn phí. , không có ý kiến ​​cho rằng chúng bị bỏ hoàn toàn ... Do đó, các minh họa được cung cấp về cách áp dụng các phương pháp tiêu chuẩn với R. Điều đặc biệt quan trọng ở đây là, ngoài ra, các minh họa được cung cấp về cách áp dụng các phương pháp hiện đại sử dụng hơn 900 R chức năng viết cho cuốn sách này. "

Cuốn sách này tuyệt vời đến nỗi sau khi chúng tôi mua một bản sao cho công việc tôi đã mua bản sao của chính tôi ở nhà.

Các tiêu đề chương là:

1. tóm tắt bằng số và đồ họa của dữ liệu;
2. xác suất và các khái niệm liên quan;
3. phân phối mẫu và khoảng tin cậy;
4. kiểm định giả thuyết;
5. hồi quy và tương quan;
6. phương pháp bootstrap;
7. so sánh hai nhóm độc lập;
8. so sánh hai nhóm phụ thuộc;
9. ANOVA một chiều;
10. thiết kế hai chiều và ba chiều;
11. so sánh nhiều hơn hai nhóm phụ thuộc;
12. nhiều so sánh;
13. một số phương pháp đa biến;
14. hồi quy mạnh mẽ và các biện pháp của hiệp hội;
15. phương pháp cơ bản để phân tích dữ liệu phân loại;

Chỉnh sửa thêm - đã xem ví dụ David Moore về những gì bạn đang tìm kiếm, tôi thực sự nghĩ rằng cuốn sách của Wilcox đáp ứng nhu cầu.

Có thể là "Giới thiệu về tư duy thống kê" ?

@ Bài viết của Julie về cuốn sách của Verzani là một lựa chọn thực sự tốt cho những người không có R hoặc không có kinh nghiệm thống kê. Nó đủ mềm cho cả R và số liệu thống kê được sử dụng bởi khoa khoa học chính trị tại UC Davis và những sinh viên đó không có lớp lập trình hay toán cấp cao hơn. Công việc của anh ấy có sẵn thông qua gói CRAN của anh ấy, SimpleR .
Vì bạn đến từ nền tảng Khoa học Máy tính, tôi không nghĩ rằng bạn cần một lời giới thiệu rất nhẹ nhàng về R. Tôi cho rằng bạn có kiến ​​thức tốt về cấu trúc dữ liệu, phạm vi và lý do tại sao bạn cần một trình gỡ lỗi. Để có một viễn cảnh rất tập trung vào máy tính về R (moreso hơn bạn có thể thấy trong một lớp lập trình thống kê trong một bộ phận thống kê đại học), hãy xem The Art of R Lập trình của Norm Matloff. Để xem nếu nó làm bạn quan tâm, Matloff có một phiên bản in sẵn rất thô sơ có sẵn trên trang web của mình . Nếu bạn thích phong cách của anh ấy, tôi khuyên bạn nên lấy bản sao đã hoàn thành. Ông là một giáo sư CS, và ông viết cuốn sách này cho nhiều khán giả CS hơn là một khán giả thống kê.
G. Jay Kerns (một poster thường xuyên ở đây) cũng có một cuốn sách có sẵn trên mạng gọi là Giới thiệu về xác suất và thống kê Sử dụng R . Cá nhân tôi cảm thấy đó là một dịch vụ tuyệt vời để giới thiệu sự can đảm của R.
Tôi nhận ra câu hỏi của bạn được nhắm mục tiêu để có câu trả lời nhắm vào chuyên ngành CS, nhưng xin vui lòng xem lại chủ đề này: Bạn muốn giới thiệu cuốn sách nào cho các nhà khoa học không thống kê?

Tôi thấy cuốn sách này rất hữu dụng, nhưng nó thừa nhận một số kiến ​​thức về các thuật ngữ thống kê cơ bản, chẳng hạn như p-value, ANOVA, et cetera.

Cuốn sách này cung cấp một giới thiệu nhẹ nhàng hơn nhiều cho chính các khái niệm thống kê ...

Một cuốn sách hay được sản xuất thông qua Đại học Adelaide, nó có sẵn trực tuyến miễn phí và mua cho bản cứng.

Học thống kê với R

Nó được chia nhỏ rất tốt trong cấu trúc của nó và bao gồm phần giới thiệu về R cũng như giới thiệu cơ bản về Thống kê trước khi chuyển sang các chủ đề chuyên sâu hơn.

Có một danh sách rất sâu các sách trên trang web R cung cấp nó như một tài liệu tham khảo tuy nhiên hiện tại vẫn chưa đọc tên sách, sẽ cập nhật khi tôi tiến về phía trước.

https://www.r-project.org/doc/bib/R-books.html

Học thống kê sử dụng R của Randall E. Schumacker sẽ ra mắt vào tháng 1 năm 2014 từ SAGE Publications. Nó chứa tất cả các tài liệu trong bài viết.