एक सांख्यिकी पुस्तक जो समीकरणों की तुलना में अधिक छवियों का उपयोग करके बताती है


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मुझे आंकड़ों में दिलचस्पी हो गई है, लेकिन मुझे यह स्वीकार करना चाहिए कि जब मैंने गणित को गंभीरता से लिया है, तब तक यह एक लंबा समय है। कभी-कभी मैं समझता हूं कि समीकरणों का क्या मतलब है, लेकिन कभी-कभी मैं उनका अनुसरण नहीं कर सकता।

मुझे यहां दिए गए उत्तर पसंद हैं जो एक तीर के साथ छवि का उपयोग करता है: जड़ माध्य चुकता त्रुटि की अवधारणा और पूर्वाग्रह विचलन

क्या आपको मॉडलिंग, पीसीए, सिमुलेशन, आदि पर गंभीर सांख्यिकीय पुस्तकों के बारे में कोई सलाह है, जो समीकरणों से अधिक आंकड़ों का उपयोग करते हैं? मैं 'डमीज के लिए आँकड़े' पुस्तक की तरह कुछ के लिए उम्मीद कर रहा हूँ, एक ऐसी पुस्तक जो सभी के लिए आँकड़े सुलभ हो।


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आप वुल्फ्राम डिमॉन्स्ट्रेशन प्रोजेक्ट से विभिन्न सांख्यिकी प्रदर्शनों के साथ अपनी उपयोगी पुस्तकों को पूरक कर सकते हैं । उदाहरण के लिए, यहाँ सामान्य और छात्र के वितरण में अंतर दिखाया जा रहा है
जेसन ओ। जेन्सन

मैं एंडी फील्ड की "एसपीएसएस, 3 डी एड का उपयोग करके सांख्यिकी की खोज" या उनकी नवीनतम आर पुस्तक, "डिस्कवरिंग स्टैटिस्टिक्स यूजिंग आर" (सह-लेखक जेरेमी माइल्स और जो फील्ड के साथ) की सिफारिश करूंगा।
न्यूरॉन

जवाबों:


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सांख्यिकी के लिए कार्टून गाइड , मूल चर को शामिल करता है, जिसमें यादृच्छिक चर, परिकल्पना परीक्षण और आत्मविश्वास अंतराल शामिल हैं।


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(+1) हां, शुरुआती लोगों के लिए शानदार किताब।
gui11aume

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आँकड़ों के साथ कैसे झूठ बोलना एक अच्छा, सस्ता साथी है। स्टैट 101 लेने वाले प्रत्येक अंडरग्रेजुएट को दोनों को पढ़ने के लिए प्रोत्साहित (या मजबूर) किया जाना चाहिए।
कार्डिनल

मुझे कार्टून गाइड पसंद है। मैंने अपने स्वयं के बायोसैटिस्टिक्स पाठ में कई कार्टून का उपयोग किया है।
माइकल आर। चेरिक

यह पुस्तक मुझे आँकड़ों के बारे में जानना चाहती है!
छुटकारा

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मैं वास्तव में पीटर कैनेडी द्वारा एक गाइड टू इकोनोमेट्रिक्स पसंद करता हूं इसमें कुछ सामग्री शायद अप्रासंगिक होगी, लेकिन गैर-अर्थशास्त्रियों के लिए वैचारिक जानकारी उत्कृष्ट और उपयोगी है। उदाहरण के लिए, यहां बैलेंटाइन / वेन आरेखों का उपयोग करते हुए एकाधिक प्रतिगमन में छोड़े गए चर पूर्वाग्रह और बहुविविधता के लिए चित्रमय अंतर्ज्ञान पर केनेडी । प्रत्येक विषय एक साधारण व्याख्या के साथ शुरू होता है, आमतौर पर आरेख के साथ, कुछ गणित और संदर्भों के साथ तकनीकी नोट्स द्वारा।


एक पुस्तक है जिसका शीर्षक सांख्यिकी के लिए डमीज और एक अन्य सांख्यिकी फ्रें डमीज II है।
माइकल आर। चेरिक

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मुझे लगता है कि एजीटीई डमियों की किताबों की तुलना में काफी उच्च स्तर पर है।
दिमित्री वी। मास्टरोव

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द कार्टून गाइड टू स्टैटिस्टिक्स के लिए समीक्षाओं को पढ़ते हुए, मैंने एक कहा कि द मंगा गाइड टू स्टैटिस्टिक्स बेहतर थी: http://www.amazon.com/gp/product/1593271891

मंगा गाइड के पास समीक्षा कम है, लेकिन औसत पर बेहतर हो जाता है। (यानी सितारों की औसत संख्या बेहतर है; उम्मीद है कि या तो पुस्तक पढ़ने के बाद आप गणना कर पाएंगे कि क्या यह एक महत्वपूर्ण "" "" है; ;-)


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राम ज्ञानदासिकन की पुस्तक "मेथड्स फॉर स्टैटिस्टिकल डेटा एनालिसिस ऑफ़ मल्टीवेरेट ऑब्जर्वेशन" में कुछ समीकरण हैं, लेकिन बहुत सारे ग्राफिक्स भी हैं। डूडा हार्ट और स्टॉर्क "पैटर्न वर्गीकरण दूसरा संस्करण" में कुछ रंगों सहित बहुत सारे अच्छे ग्राफिक्स हैं। हस्ती, टिबशिरानी और फ्रीडमैन "द एलिमेंट्स ऑफ़ स्टैटिस्टिकल लर्निंग" हालांकि समीकरणों से भरा हुआ है सुंदर ग्राफिक्स और रंग के भारी उपयोग (दोनों संस्करणों के लिए सच) के साथ भरी हुई है।


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एक किताब जो मुझे वास्तव में पसंद है, वह है रेमसे और शेफ़र की "द स्टैटिस्टिकल स्लीथ"। इसमें अभी भी सूत्र हैं, लेकिन अधिक जटिल सूत्रों में विभिन्न भागों की ओर इशारा करते हुए तीर हैं, जो कि सूत्र के उस हिस्से का अर्थ है, अवधारणाओं को समझाने में मदद करने के लिए बहुत सारे अच्छे ग्राफिक्स हैं। यह कार्टून गाइड की तुलना में बहुत अधिक है (जो मुझे भी पसंद है, लेकिन किसी और ने पहले से ही इसका सुझाव दिया है)।

इसका एक सबसे अच्छा हिस्सा यह है कि प्रत्येक अध्याय एक या एक से अधिक केस स्टडी के साथ शुरू होता है जो सामान्य शब्दों में एक डेटासेट का वर्णन करता है और एक प्रश्न जो डेटा से संबंधित है और सामान्य शब्दों में प्रश्न का उत्तर देता है, फिर अध्याय उन तरीकों को दिखाने के लिए जाता है जो उत्तर की ओर ले जाते हैं और अधिक विवरण देते हैं। यह देखना अच्छा है कि तकनीक वास्तविक दुनिया पर कैसे लागू होगी, जैसा कि आप विवरण सीखते हैं।

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