हर सांख्यिकीविद् को एक सबसे प्रभावशाली किताब कौन सी पढ़नी चाहिए?


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यदि आप समय पर वापस जा सकते हैं और अपने आप को एक सांख्यिकीविद् के रूप में अपने कैरियर की शुरुआत में एक विशिष्ट पुस्तक पढ़ने के लिए कह सकते हैं, तो यह कौन सी पुस्तक होगी?


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यहाँ वास्तव में तीन अलग-अलग प्रश्न हैं! 1) आंकड़ों में सबसे प्रभावशाली पुस्तक क्या है; 2) हर सांख्यिकीविद को कौन सी किताब पढ़नी चाहिए; 3) आपने कौन सी पुस्तक पढ़ी है कि आप सबसे अधिक इच्छा रखते हैं कि आप बहुत पहले पढ़ लें। (२) और (३) संभवतः काफी ओवरलैप हैं; (1) काफी अलग हो सकता है।
OneStop

1
यह प्रश्न इस प्रश्न को देखने का एक और तरीका है। मुझे उम्मीद है कि यह एक अच्छा पूरक प्रदान करेगा, एक बार इसे कुछ अच्छे उत्तर मिलेंगे।
n

जवाबों:


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10
दोनों एक आवधिक फिर से पढ़ने लायक हैं, शायद एक दशक में एक बार, सिर्फ विचारों को ताज़ा करने के लिए। ट्यूकी के बारे में: एक समय में सिर्फ एक बार पेंसिल और पेपर के साथ बैठना और एक दिलचस्प डेटासेट का गहन विश्लेषण करना बहुत अच्छा है।
whuber

6
एक सांख्यिकीविद् के लिए ग्राफिक्स के लिए, मैं विलियम क्लीवलैंड की किताबें टफ्टे को पसंद करता हूं।
पीटर Flom

1
मुझे लगता है कि ये किताबें गैर-रैखिक डेटा का विश्लेषण करने के लिए थीं जब गैर-रैखिक तरीके उपलब्ध नहीं थे?
रॉबर्ट कुब्रीक

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Hastie, टिब्शिरानी और फ्रीडमैन से सांख्यिकीय सीखने के तत्व http://www-stat.stanford.edu/~tibs/ElemStatLearn/ किसी भी सांख्यिकीविद् के पुस्तकालय में होना चाहिए!


6
मैं असहमत हूं - कि मशीन सीखने से निकटता है, प्रति से आँकड़े नहीं !
AL3xa

@ aL3xa: यह निश्चित रूप से मशीन लर्निंग पर फोकस्ड है ... यही कारण है कि मुझे लगता है कि सांख्यिकीविदों को जल्द से जल्द इसे उजागर करना चाहिए।
क्लिफ एबी

जाहिरा तौर पर मैं यह सोचकर अल्पसंख्यक हूं कि यह किताब खत्म हो गई है। ऐसा लगता है कि यह स्नातक स्तर के छात्र के लिए लिखा गया है, लेकिन जो किसी चीज के विवरण के बारे में परवाह नहीं करता है।
लैकॉनिक

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मैं कोई सांख्यिकीविद् नहीं हूं, और मैंने इस विषय पर इतना नहीं पढ़ा है, लेकिन शायद

लेडी चखने की चाय: बीसवीं शताब्दी में सांख्यिकी ने विज्ञान में कैसे क्रांति ला दी

उल्लेख किया जाना चाहिए? यह कोई पाठ्यपुस्तक नहीं है, लेकिन फिर भी पढ़ने लायक है।


1
मैं इसके समर्थन में हूं। इसके अलावा, आगे पढ़ने के लिए काफी सुझाव हैं जो मुझे लगता है कि पुस्तक में उपयोगी हैं।
क्रिस बीली

1
मुझे लगता है कि यह पुस्तक उन लोगों से बात करती है जो शुरुआत में कुछ भी नहीं जानते थे, लेकिन भाषा की निष्पक्षता और क्षेत्र से जुड़े सांस्कृतिक सामान। इस पुस्तक ने दिमाग को पंख दिए - यह कहता है कि आंकड़े शोर और गलतफहमी के समुद्र में उपयोगी सत्य खोजने के बारे में हैं।
एंग्रीस्टूडेंट

2
कई लोगों ने इसे मनोरंजक के रूप में रिपोर्ट किया है, लेकिन यह असाधारण त्रुटियों से भरा है। यदि आप इसे पा सकते हैं, तो बायोमेट्रिक्स 57: 1273-1274 (2001) में मेरी समीक्षा पूरी सूची से बहुत दूर है। (सालसबर्ग में विभिन्न बर्नौलीज़ मिलाए जाते हैं, जो करना आसान है।)
निक कॉक्स

21

यह पुस्तक कठिन है। यह प्रायिकता की नींव के बारे में है, और सांख्यिकी के उस हिस्से में भी, मुझे नहीं लगता कि यह एक संदर्भ पाठ है। मेरा मानना ​​है कि ग्रह पृथ्वी पर 14 लोग हो सकते हैं जो इसके पूर्ण संदेश को पढ़ते हैं और समझते हैं, लेकिन मैं इसे संभावित रूप से संभाव्यवादियों के लिए, हजारों अन्य लोगों की खातिर जो कि GLMs, GAMs जैसे सामान में गहरे हैं, के लिए इसे अवश्य ही वर्गीकृत करना चाहिए। बायेसियन मॉडल और अन्य चीजें।
मतलब-टू-अर्थ

1
यह थोड़ा दुखद भी है कि बाद के कुछ अध्याय गायब हैं और / या विकसित हुए हैं - उदाहरण के लिए प्रतिगमन पर कोई अध्याय नहीं है, लेकिन एक मसौदा अप्रकाशित पांडुलिपि कुछ आकर्षक अंतर्दृष्टि के साथ "माप त्रुटि" रजिस्टरों में उपलब्ध थी। हालांकि समय श्रृंखला पर कुछ बहुत ही शांत सामान।
probabilityislogic

21

5
जब यह $ 3.95 और फिर $ 4.95 का पेपरबैक था, तो मैंने दर्जन भर प्रतियाँ खरीदीं और उन्हें दोस्तों, ग्राहकों और किसी अन्य व्यक्ति को दे दीं, जिनकी दिलचस्पी हो सकती थी।
whuber

यह योग्य रूप से याद किया जाता है। लेकिन गैर-सांख्यिकीय सामग्री इसे दुर्भाग्य से दिनांकित करती है, कम से कम एक बड़े पैमाने पर कार्टूनों के लोगों की विशेषता (और यहां तक ​​कि बच्चे) धूम्रपान। 60+ वर्ष, यह किसी भी अधिक मनोरंजक नहीं है। (कुछ पुनर्मुद्रण जैसे ब्रिटेन में एक ने कार्टून को अद्यतन किया।)
निक कॉक्स

14

एक पुस्तक नहीं है, लेकिन मैंने हाल ही में अमेरिकन साइकोलॉजिस्ट में जैकब कोहेन के एक लेख की खोज की जिसका शीर्षक था "चीजें मैंने अब तक सीखी हैं।" यह यहां पीडीएफ के रूप में उपलब्ध है


कोहेन के आकर्षक और संवादात्मक शैली में लिखा गया एक अद्भुत लेख।
रिचमीमोर्रिसो

12

बहुत पहले, जैक किफ़र के छोटे से मोनोग्राफ "स्टैटिस्टिकल टू स्टैटिस्टिक इंफ़ेक्शन" ने शास्त्रीय आंकड़ों के एक महान रहस्य को छीन लिया और मुझे बाकी साहित्य के साथ शुरुआत करने में मदद की। मैं अभी भी इसे संदर्भित करता हूं और दूसरे वर्ष के सांख्यिकी पाठ्यक्रमों में मजबूत छात्रों के लिए गर्मजोशी से इसकी सिफारिश करता हूं।


2
महान सिफारिश, धन्यवाद - मुझे हाल ही में इस पर आधारित एक प्रति मिली और यह वास्तव में काफी अच्छा है।
ars

1
मुझे खुशी है कि कोई और इस पुस्तक की सराहना करता है!
whuber

12

मैं यह तर्क नहीं दूंगा कि इनमें से किसी को भी "सबसे प्रभावशाली पुस्तक माना जाना चाहिए ... [के लिए] सांख्यिकीविद [एस]", लेकिन उन लोगों के लिए जो अभी विषय के बारे में सीखना शुरू कर रहे हैं, दो सहायक पुस्तकें हैं:

  1. रॉबर्ट एबेल्सन, प्रिंसिपल आर्ग्युमेंट के रूप में सांख्यिकी
  2. पॉल मुरेल, डेटा टेक्नोलॉजीज का परिचय

एबेल्सन उन लोगों के लिए उपयोगी होगा जो न केवल बाहर शुरू कर रहे हैं, साथ ही साथ।
पीटर Flom

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विलियम क्लीवलैंड की पुस्तक "द एलीमेंट्स ऑफ ग्राफिंग डेटा" या उनकी पुस्तक "विज़ुअलाइजिंग डेटा"


1
मैं वर्तमान में द एलिमेंट्स (विजुअलाइजिंग डेटा मेरे वर्तमान स्कूलों के पुस्तकालय में नहीं है) के माध्यम से पढ़ रहा हूं। तत्वों और विज़ुअलाइज़िंग डेटा के बीच अंतर क्या है? मैं यह बताने के लिए पर्याप्त विस्तृत विवरण नहीं बना पाया कि दोनों के बीच वास्तव में क्या अंतर है।
एंडी डब्ल्यू

2
मैं सहमत हूँ। मुझे लगता है कि, सांख्यिकीविदों के लिए, क्लीवलैंड टफ़्टे से बेहतर है।
पीटर Flom

3
रॉबर्ट अल्बर्ट्स के लिए +1, और पीटर फ्लॉम के लिए +1 (क्लीवलैंड की किताबें निश्चित रूप से सांख्यिकीविदों के लिए बेहतर हैं, हालांकि टफ्टे सुंदर भी हैं, और मैंने उन सभी को पढ़ा है)। @AndyW, एलीमेंट्स परिचयात्मक है, उदाहरण के लिए, इसमें एक सूचनात्मक ग्राफिक बनाने के लिए दिशानिर्देश हैं। विज़ुअलाइज़िंग दर्शाता है कि ग्राफिक्स के आसपास अपने डेटा अन्वेषण प्रक्रिया को कैसे केंद्र में रखा जाए; यह डेटा के प्रारंभिक दृश्य के साथ शुरू होता है, हाथ में मुद्दों के बारे में बात करता है और ग्राफिक्स के माध्यम से अंतिम मॉडल (जैसे, अवशिष्ट विश्लेषण) का आकलन करने के लिए सभी तरह से चलता है। उत्तरार्द्ध पूर्व की तुलना में बहुत अधिक जानकारीपूर्ण है।
गंग

@AndyW उनमें से एक में थोड़ा और अधिक अन्य की तुलना में तकनीकी है (मैं भूल जाते हैं, हालांकि जो जो है!)
पीटर Flom

1
जैसा कि @gung कहते हैं, Visualizing तत्वों के लिए एक अधिक उन्नत अगली कड़ी है । कुछ ओवरलैप है लेकिन यह परेशान करने के बजाय मददगार है। दोनों ने जोरदार सिफारिश की। अंतिम संशोधन 1993 और 1994 की तारीखें हैं, लेकिन वे 20+ साल बाद भी ताजा हैं। ध्यान दें कि गैर-तकनीकी पाठकों को दोनों से मूल्य मिलेगा: मैं व्यक्तिगत रूप से यह प्रतिज्ञा कर सकता हूं कि हाई स्कूल गणित पर्याप्त पृष्ठभूमि है।
निक कॉक्स

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मुझे लगता है कि हर सांख्यिकीविद् को 1900 से पहले स्टिग्लर की द हिस्ट्री ऑफ स्टैटिस्टिक्स: द मेजरमेंट ऑफ अनसक्विटी को पढ़ना चाहिए

यह खूबसूरती से लिखा गया है, पूरी तरह से और यह एक इतिहासकार के परिप्रेक्ष्य में नहीं है, लेकिन एक गणितज्ञ है, इसलिए यह तकनीकी विवरणों से नहीं बचता है।





6

गणित / नींव पक्ष पर: सांख्यिकी के हैराल्ड क्रामर के गणितीय तरीके


वैसे, यह सबसे शुरुआती जगह है जिसे मैंने क्रैमर की फी का उल्लेख किया है। कमाल है कि कैसे उस किताब में एक सुंदर सा sidenote कई दशकों बाद एक प्रसिद्ध विधि बन गया।
ताल गलि

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सामाजिक विज्ञान पत्रिका के लेखों में क्या होना चाहिए, इसकी स्पष्ट व्याख्या के लिए (सहायता यदि आप लिख रहे हैं या सहकर्मी समीक्षा कर रहे हैं) मुझे सामाजिक विज्ञान में मात्रात्मक तरीकों के लिए समीक्षक की गाइड पसंद है । विशेष रूप से मैं न्यूनतम (जो लेख, थीसिस, शोध प्रबंध) में समाहित है के सार के रूप में टेबल डिसाइड्रेटर पसंद करता हूं। अध्यायों को विश्लेषण तकनीक द्वारा अलग किया जाता है, जो अच्छा है। मुझे लगता है कि पुस्तक में "सिर्फ" सामाजिक विज्ञानों की तुलना में व्यापक अनुप्रयोग हैं क्योंकि कवर की गई तकनीकों का उपयोग कई क्षेत्रों में किया जाता है।

काफी जल्दी, इसलिए शायद इस सवाल से नहीं, मुझे सांख्यिकीय तरीकों और डेटा विश्लेषण से ओट का परिचय दिया गया था । यह काफी महंगा है, लेकिन विभिन्न GLM विधियों के लिए अंतर्निहित सांख्यिकीय मॉडल दिखाने में एक अद्भुत संसाधन है। मैं उस दिन का सपना देखता हूं जिसमें पत्रिकाओं को परीक्षण किए गए सांख्यिकीय मॉडल के सूत्र को दिखाने के लिए लेखों की आवश्यकता होती है।

परीक्षण मान्यताओं की जांच के लिए, एक परीक्षण के भीतर विभिन्न विकल्पों के प्रभावों को देखते हुए, और इसके बाद, यह एक किताब है जो मैं चाहता हूं कि जब मैं पढ़ रहा था । मेरे पास पिछले संस्करण है और यह सबसे अच्छे सामान्य संसाधनों में से एक है जिसे मैंने स्पष्ट और सुसंगत तरीके से खरीदा है जिसमें परीक्षणों के बारे में जानकारी रखी गई है। इसमें परीक्षण (उदाहरणों) को दर्शाने वाले अच्छे उदाहरण हैं, और एक्सपोज़िशन का पालन करने के लिए पाठक को किसी विशेष सांख्यिकीय पैकेज की आवश्यकता नहीं है।


4

तालेब द्वारा बेतरतीब ढंग से बेवकूफ बनाया गया

तालेब कोलंबिया में प्रोफेसर हैं और एक विकल्प व्यापारी हैं। उन्होंने 2008 में बाजार के खिलाफ सट्टेबाजी में $ 800 मिलियन डॉलर कमाए। उन्होंने ब्लैक स्वान भी लिखा। वह मॉडल बाजारों के लिए सामान्य वितरण का उपयोग करने की बेरुखी पर चर्चा करता है, और प्रेरण का उपयोग करने की हमारी क्षमता पर दर्शन करता है।


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एक भयावह किताब, जो किसी ऐसे व्यक्ति द्वारा लिखी गई है, जो आंकड़ों को नहीं समझती है ...
शीआन

4
शीआन, कुछ आलोचकों को विस्तार, या लिंक प्रदान करने की देखभाल?
n

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वहाँ ब्लैक स्वान (और तालेब अधिक आम तौर पर) पर टिप्पणी का एक समूह रहे हैं यहाँ
पीटर Flom

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  1. माइकल ओक्स स्टैटिस्टिक इन्वेंशन: ए कमेंट्री फॉर द सोशल एंड बिहेवियरल साइंसेज
  2. एलाज़ार पेधज़ूर का बहुविध व्यवहार में प्रतिगमन । यदि आप असीम विस्तार और आत्म-महत्वपूर्ण स्वर खड़े कर सकते हैं।

यदि आप रुचि रखते हैं, तो मैंने अमेज़ॅन और http://www.integrativestatistics.com/favorites.htm दोनों पर समीक्षा की है


4

मैंने ऊपर की सिफारिशों को पढ़ा है और यह जानकर आश्चर्यचकित था कि सवाल का जवाब देने वाले अधिकांश लोग ऐसे लोग थे जो स्वयं सांख्यिकीविद् नहीं हैं। 2 या 3 अपवादों के साथ ... एक औद्योगिक सांख्यिकीविद् के रूप में, जो सामाजिक वैज्ञानिकों और स्वास्थ्य पेशेवरों के साथ काम करने के लिए भी हुआ था, मैं कहूंगा कि अगर मैं अपने साथ केवल एक पुस्तक को एक रेगिस्तानी द्वीप पर ले जा सकता हूं तो यह जॉर्ज ईपी बॉक्स, सांख्यिकी के लिए सांख्यिकी होगा। (विले)। अपनी सहज विनोदी और आकर्षक शैली में वह वास्तविक डेटा के लिए गणितीय मॉडल बनाने का सार और दर्शन बताते हैं। कठोर सोच, कोई गणितीय मूर्खता नहीं, कोई बकवास नहीं, हमें सांख्यिकीय रूप से सोचने, जो कुछ भी आप कर सकते हैं उसे साजिश और कल्पना करना सिखाता है। एक सक्षम अनुप्रयुक्त वैज्ञानिक (रसायन इंजीनियर बने सांख्यिकीविद्) की एक उत्कृष्ट कृति। हमेशा फिर से पढ़ने का मज़ा।


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अच्छा विकल्प! उनके सह-कलाकार स्वर्गीय विलियम हंटर और जे। स्टुअर्ट हंटर ने भी पुस्तक में योगदान दिया।
माइकल चेरिक

पहला संस्करण दूसरे की तुलना में क्लीनर और ताज़ा है। बॉक्स एक महान सांख्यिकीविद् था, लेकिन बाद के जीवन में एक खराब प्रूफ-रीडर।
निक कॉक्स


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पहले से ही अच्छी पुस्तकों के बहुत सारे सुझाव। लेकिन यहाँ एक और है: गर्ड गिगेरेंज़र का "रिक्निंग विद रिस्क" क्योंकि यह समझना कि निर्णय को प्रभावित करने वाले आँकड़े सभी सिद्धांत को सही मानने से ज्यादा महत्वपूर्ण हैं। वास्तव में संख्यावादियों का एक पाप स्पष्ट रूप से संवाद करने में विफल है। उनकी पुस्तक खराब संचार के परिणामों और इससे बचने के तरीके के बारे में बात करती है।


"यह समझना कि निर्णय को प्रभावित करने वाले आँकड़े सभी सिद्धांत को प्राप्त करने से अधिक महत्वपूर्ण हैं ..." क्या यह सच नहीं है? मैं एक वास्तुकला पृष्ठभूमि से आता हूं, और मैं आपको बता सकता हूं, कभी-कभी सिद्धांत बस रास्ते में हो जाता है ...
n

2

मैं आगे बढ़ने जा रहा हूं और क्षेत्र में एक मानक पाठ्यपुस्तक का प्रस्ताव रखूंगा। मैं Degroot और Schervish द्वारा संभाव्यता और सांख्यिकी के बारे में बात कर रहा हूं, जो पहली बार 1975 में प्रकाशित हुई थी।

इस पुस्तक ने कई छात्रों के लिए एक पाठ्यपुस्तक के रूप में कार्य किया है और मेरी राय में इसे क्लासिक माना जाता है। इसमें कॉम्बीनेटरिक्स, डिस्ट्रीब्यूशन, बायेसियन सांख्यिकी, संभावना अनुमान और प्रतिगमन विश्लेषण जैसे विषय शामिल हैं। जहां तक ​​मुझे पता है कि कोई अन्य पाठ्यपुस्तक इतनी गहन नहीं है, तो मेरा मानना ​​है कि यह एक जरूरी है।



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प्रभाव करने के लिए आवश्यक गाइड आकार: सांख्यिकीय शक्ति, मेटा-विश्लेषण, और पॉल डी। एलिस द्वारा अनुसंधान परिणामों की व्याख्या

यह पुस्तक यदि किसी वैज्ञानिक शोध का संचालन करने वाले सभी के लिए "होना चाहिए", विशेष रूप से वह जो शुद्ध आँकड़े / गणित से नहीं आता है। नीचे दी गई पुस्तक विश्वास अंतराल के बारे में पहले एक का विस्तार करती है।

नए आँकड़े समझना: प्रभाव आकार, आत्मविश्वास अंतराल और ज्योफ कमिंग द्वारा मेटा-विश्लेषण


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"सबसे प्रभावशाली" "सभी को पढ़ना चाहिए" से एक बहुत अलग धारणा है। मैं पहले जवाब देने के लिए योग्य नहीं हूं - आपको किसी ऐसे व्यक्ति की आवश्यकता होगी जो आंकड़ों का इतिहासकार हो - लेकिन दूसरे के लिए, यहाँ कुछ हैं:

  1. रॉबर्ट एबेल्सन द्वारा प्रिंसिपल आर्ग्युमेंट के रूप में सांख्यिकी किसी को विज्ञान, मानविकी, आदि की खोज में सांख्यिकी का उपयोग या उपयोग करके पढ़ा जाना चाहिए।

  2. विलियम एस। क्लीवलैंड की ग्राफिक्स पर दो किताबें: डेटा रेखांकन और डेटा विज़ुअलाइज़िंग के तत्व । सांख्यिकीविदों के लिए, मैं इन्हें टफ्टे के काम से भी आगे रखूंगा, क्योंकि टफ्टे सार्थक नहीं है, क्योंकि क) क्योंकि क्लीवलैंड ने अपने इच्छित दर्शकों के रूप में सांख्यिकीविदों के साथ लिखा और बी) क्लीवलैंड ने प्रायोगिक डेटा के बारे में अपनी सिफारिशों के आधार पर बताया कि लोग रेखांकन के साथ कैसे दिखते हैं, अंतर्ज्ञान के बजाय।

  3. जॉन Tukey द्वारा खोजपूर्ण डेटा विश्लेषण । यह दिनांकित लेकिन मूल्यवान है - आप एक पेंसिल और पेपर और एक मस्तिष्क के साथ बहुत कुछ कर सकते हैं (कम से कम, यदि आपका मस्तिष्क तुकी के रूप में अच्छा है!)


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यह संभवतः गैसमैन या दीप लर्निंग विथ पायथन द्वारा बायेसियन डेटा विश्लेषण होगा । लेकिन यह थोड़ा मध्य उम्र के लिए स्ट्रेप्टोमाइसिन लेने जैसा है। ये तब नहीं लिखे गए थे जब मैंने अपना करियर शुरू किया था और किताबों से काफी कुछ चीजें तब बड़ी खबर होती थीं। सबसे प्रभावशाली चीजों में से कुछ जो हर किसी को पता होनी चाहिए, हालांकि किसी एक स्रोत में नहीं हैं (शायद उन्हें होना चाहिए, लेकिन ...)।


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कैनेडी के ए गाइड टू इकोनोमेट्रिक्स में सांख्यिकीय विश्लेषण की एक विस्तृत श्रृंखला के बारे में व्यावहारिक सलाह का खजाना है। यह किसी भी तरह से दोनों अविश्वसनीय रूप से जानकारी-घना और पढ़ने में आसान है, और मैं अभी भी हर बार कुछ नया सीखता हूं जो मैं इसे उठाता हूं।

वोल्ड्रिज़ की परिचयात्मक अर्थमिति में इस तरह की चर्चा की अच्छी मात्रा है, लेकिन परिचयात्मक पाठ्यपुस्तक के रूप में यह अधिक आत्म-निहित है। काश मैं इसके आसपास आधारित एक कोर्स होता।

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