गैर-सांख्यिकीय वैज्ञानिकों के लिए आप किस पुस्तक की सिफारिश करेंगे?

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आप उन वैज्ञानिकों के लिए कौन सी पुस्तक सुझाएंगे जो सांख्यिकीविद नहीं हैं?

स्पष्ट डिलीवरी की सबसे अधिक सराहना की जाती है। साथ ही विशिष्ट कार्यों के लिए उपयुक्त तकनीकों और तरीकों की व्याख्या: समय श्रृंखला विश्लेषण, प्रस्तुति और बड़े डेटा सेट का एकत्रीकरण।

references 
— साइलेंटगॉस्ट
स्रोत
1
क्या आप थोड़ा और सटीक हो सकते हैं? किस प्रकार का विश्लेषण, किस संदर्भ में, आदि
— डोमिनिक कोमोटिस
खैर, मैं मूल बातों के बारे में बात कर रहा हूं, जितना संभव हो उतना अवलोकन।
— फर्गस बार्कर
1
समझाया गया आँकड़े जीवन विज्ञान के उदाहरणों का उपयोग करते हुए मूल बातें शामिल करते हैं। इस प्रश्न के उत्तर में सिफारिशें भी हो सकती हैं जो आपको उपयोगी लगेंगी।
— 13
2
यहां गैर-सांख्यिकीविदों वैज्ञानिकों के लिए पुस्तकों की अच्छी सूची है। उनमें से अधिकांश संभावना से संबंधित हैं और कुछ गैर-सांख्यिकी पृष्ठभूमि वाले लोगों के लिए पठनीय हैं। HTH
हालाँकि इस प्रश्न की संख्या बहुत अधिक है, मुझे आश्चर्य है कि अगर यह अपने स्वयं के भले के लिए बहुत व्यापक है - तो शायद सवाल के लिए वोटों के बीच के अंतर से, और इसके जवाबों के लिए भी गेज हो सकता है। सिफारिशें एक मिश-मैश हैं, जिसमें बहुत विशिष्ट क्षेत्रों को कवर करने वाली पुस्तकें शामिल हैं, ऐसी पुस्तकें जो आंकड़ों के व्यापक स्वैटर को कवर करती हैं, लेकिन जो पाठकों के लिए लक्षित होती हैं, जो बहुत विशिष्ट विषयों में काम करती हैं, किताबें पूरी तरह से अलग-अलग कठिनाई स्तरों पर खड़ी होती हैं और कुछ उत्तर पास में पड़े होते हैं। "लोकप्रिय विज्ञान" शैली। "विशिष्ट कार्य" मोटे तौर पर "वैज्ञानिकों" के बीच भिन्न होते हैं।
— सिल्वरफिश

जवाबों:

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आंकड़े

डेविड फ्रीडमैन, रॉबर्ट पिसानी, रोजर परवेज

चौथा संस्करण: 2007, पहला संस्करण: 1978

एक स्नातक अध्ययन दर्शन के रूप में, मुझे एक छोटे से अध्ययन के लिए कुछ डेटा का विश्लेषण करने के लिए कहा गया था जो मैं एक चिकित्सक के साथ काम कर रहा था। कहने की जरूरत नहीं है, मैंने खुद को कुछ हद तक अभिभूत पाया, लेकिन कुछ पुराने स्टाटा कोड की नकल करके प्राप्त करने में सक्षम था जो एक बायोस्टैटिस्टियन मित्र ने मुझे दिया था। अध्ययन को प्रकाशित करने में मदद करने के लिए विश्लेषण काफी अच्छा निकला, और मुझे अचानक अध्ययन के इस जिज्ञासु क्षेत्र में रुचि हो गई जिसे आँकड़े कहा जाता है।

डेविड फ्रीडमैन और सहकर्मियों द्वारा सांख्यिकी पर पहली पुस्तक जो मैंने पढ़ी थी , वह सांख्यिकी थी । इसके बारे में मुझे जो सबसे ज्यादा पसंद आया, वह था सांख्यिकीय विश्लेषण की मूल अवधारणाओं की व्याख्या करने पर ध्यान केंद्रित करना (पी-वैल्यू का वास्तव में क्या मतलब है, डेटा की कल्पना करना क्यों महत्वपूर्ण है, एक परीक्षण के महत्वपूर्ण होने का क्या मतलब है, आदि) संक्षिप्त और सटीक भाषा, लेकिन बहुत अधिक गणित के बिना। उस वैचारिक पृष्ठभूमि के साथ, मुझे और अधिक उन्नत गणित के साथ और अधिक उन्नत साहित्य पढ़ने में आसानी हुई।

यह पुस्तक प्रथम वर्ष के सांख्यिकी पाठ्यक्रम में शामिल सभी विषयों को शामिल करती है, लेकिन समय श्रृंखला या बड़े डेटा सेटों के एकत्रीकरण को कवर नहीं करती है। मुझे लगता है कि एक गैर-सांख्यिकीविद को पढ़ाने में यह बहुत अच्छा काम करता है कि एक सांख्यिकीविद् की तरह कैसे सोचा जाए। वहां से, समय की श्रृंखला की तरह नए तरीकों को जोड़ना, अपेक्षाकृत आसान होना चाहिए, और गैर-सांख्यिकीविद् आंकड़ों के जीवन भर छात्र बनने के अपने रास्ते पर अच्छी तरह से होना चाहिए।

— जेएचटीजेल को दर्शाता है
स्रोत
11
+1 जो किसी ने पहली बार इस पुस्तक से आँकड़े सीखे थे (पहला संस्करण सामने आने के तुरंत बाद), जिसने इसे पढ़ाया है, और जिसने सहकर्मियों और ग्राहकों को कई प्रतियाँ दी हैं, मैं इसे गर्मजोशी से सुझा सकता हूँ। प्रदर्शनी चमत्कारिक रूप से स्पष्ट है। पहले संस्करण के बारे में कुछ भी पुराना नहीं है, वैसे: तीसरे और चौथे संस्करण अधिक हाल के डेटासेट का उपयोग करते हैं लेकिन अन्यथा उसी के बारे में हैं। इसका मतलब है पहला (और अब तीसरा) संस्करण वास्तविक सौदेबाजी हैं। (द्वितीय संस्करण के ठीक है, लेकिन यह बंद पाठ्यक्रम एक छोटे से, एक गलती है कि बाद के संस्करणों में ठीक किया गया था वीर करने शुरू कर दिया।)
— whuber
4
एफपी और पी एक महान पुस्तक है, यह चीजों को गूंगा नहीं करता है और वास्तविक समस्याओं को प्रस्तुत करता है।
— पीटर Flom
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इसका उत्तर निश्चित रूप से उनके अनुशासन, उन विधियों / तकनीकों पर निर्भर करेगा जो वे सीखना चाहते हैं और उनकी मौजूदा गणितीय / सांख्यिकीय क्षमताएं।

उदाहरण के लिए, अर्थशास्त्री / सामाजिक वैज्ञानिक जो अत्याधुनिक अनुभवजन्य अर्थशास्त्र के बारे में सीखना चाहते हैं, वह एंग्रीस्ट और पिस्के के अधिकांश हानिकारक अर्थमिति पढ़ सकते हैं । यह अर्थशास्त्र में "प्राकृतिक प्रयोगात्मक क्रांति" को कवर करने वाली एक गैर-तकनीकी पुस्तक है। पुस्तक केवल यह बताती है कि उन्हें पता है कि प्रतिगमन क्या है।

लेकिन मुझे लगता है कि लागू प्रतिगमन पर सबसे अच्छी पुस्तक है जेलमैन और हिल्स डेटा एनालिसिस का उपयोग करके प्रतिगमन और बहुस्तरीय / पदानुक्रमित मॉडल । यह एक स्पष्ट और सहज तरीके से बुनियादी प्रतिगमन, बहुस्तरीय प्रतिगमन, और बायेसियन विधियों को शामिल करता है। किसी भी वैज्ञानिक के लिए आंकड़ों में मूल पृष्ठभूमि के साथ अच्छा होगा।

— ग्राहम कुकसन
स्रोत
17

मैं कुछ बुनियादी आँकड़े ज्ञान और सिफारिश करने जा रहा हूँ:

— ars
स्रोत
6
सांख्यिकीय नींद का उपयोग उस महान परिचयात्मक पाठ्यक्रम पर एक पाठ्यपुस्तक के लिए किया जाता है (कुल 64 व्याख्यान हैं) video.google.com/…
— जॉर्ज डोंटास
1
पहली सिफारिश उचित प्रतीत होती है, लेकिन फ़्लोर की पुस्तक संक्षिप्त नहीं है और एक विशेष विषय से संबंधित है और आंकड़ों पर सामान्य परिचयात्मक पुस्तक नहीं है।
— माइकल चेरिक
1
अजीब तरह से, फ्लरी बुक को जेरी डैलल के उत्कृष्ट और मुफ्त ऑनलाइन परीक्षण, द लिटिल हैंडबुक ऑफ स्टेटिकल प्रैक्टिस से जोड़ा गया था । मैंने इसे ठीक कर लिया है, लेकिन LHSP के लिंक को यहाँ छोड़ दें - यह निश्चित रूप से एक ऐसी पुस्तक है जिसकी मैं अत्यधिक अनुशंसा कर सकता हूँ और यह हो सकता है कि @ars ने इसे भी शामिल करने का इरादा किया हो।
— गंग
वह लिंक चला गया है। कोर्स को क्या कहा जाता है?
— अर्ध
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एंडी फील्ड की पुस्तक: एसपीएसएस का उपयोग करके सांख्यिकी की खोज करने वाली न्यूनतम गणितीय पृष्ठभूमि वाले बहुत सारे सामाजिक विज्ञान / मनोविज्ञान के छात्र । उसके पास एक वेबसाइट भी है जो बहुत सारी सामग्री साझा करती है ।

— जेरोमी एंग्लिम
स्रोत
3
यह एक डरावना वेबसाइट है।
— वाल्डिर लियोनसियो
3
मुझे लगता है कि जिरोमी सही है। बहुत सारे लोग इस किताब को पसंद करते हैं। इसमें जोड़ें (कहते हैं) थॉट्स में @whuber के कॉन्टैक्ट्स .stackexchange.com/questions/157217/… " एसपीएसएस बुक में यहाँ और वहाँ स्किमिंग पेज इस साइट पर हमें मिलने वाले कुछ उलझे हुए सवालों के बारे में जानकारी प्रदान करते हैं: मुझे लगता है कि उन्हें उस पुस्तक के पाठकों से आना होगा। यह त्रुटियों, गलत सूचनाओं और एकमुश्त भ्रम से भरा है। "
— निक कॉक्स
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मेरी पुस्तक को प्लग करने का इरादा नहीं है लेकिन यह संभवतः लागू होता है। पिछले साल मैंने विली के साथ एक पुस्तक प्रकाशित की थी जिसका शीर्षक था "चिकित्सकों, नर्सों और चिकित्सकों के लिए जीव विज्ञान की अनिवार्यता" । यह पेपरबैक है और कुल मिलाकर 214 पेज संक्षिप्त है। आपके लिए यह लाभ है कि यह उन विषयों पर जोर देता है जो जैविक अनुप्रयोगों में महत्वपूर्ण हैं, लेकिन यह उतना संक्षिप्त नहीं हो सकता है जितना कि आप 10 दिनों के स्व-शिक्षण पाठ्यक्रम के लिए करना चाहेंगे। "जीव विज्ञान के छात्रों के लिए परिचयात्मक सांख्यिकी"ट्रुडी वॉट द्वारा 2 संस्करण और चैपमैन और हॉल / सीआरसी 1997 द्वारा प्रकाशित एक और पेपरबैक है जो आपके लिए सही हो सकता है। यह मेरी पुस्तक की तुलना में थोड़ा सरल है लेकिन इसमें उत्तरजीविता विश्लेषण शामिल नहीं है जिसे मैं जैविक अध्ययन (विशेष रूप से नैदानिक ​​त्रिकोणीय) में एक बहुत महत्वपूर्ण विषय मानता हूं। उसकी किताब 236 पेज की है। मैं गोंनिक द्वारा "द कार्टून गाइड टू स्टैटिस्टिक्स" का भी उल्लेख करना चाहूंगा । एक हास्य पुस्तक लेकिन इसमें बुनियादी अवधारणाओं को भी अच्छी तरह से शामिल किया गया है और असाधारण रूप से पढ़ने में आसान है।

— माइकल चेरिक
स्रोत
2
@Procrastinator। बहुत बहुत धन्यवाद। मैं वास्तव में आपके संपादन और MAcro, ह्यूबर और अन्य का मूल्यांकन करता हूं। मैं और अधिक सीखने और कुछ बोझ से राहत देने की कोशिश करूंगा।
— माइकल चेरिक
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शायद सबसे अच्छा बुनियादी, बड़ी तस्वीर / विचारों की किताब होने जा रही है:

रॉबर्ट एबेल्सन के आँकड़े राजसी तर्क के रूप में

— गुंग
स्रोत
2
यही कारण है कि एक अद्भुत किताब है (देखें मेरी समीक्षा । लेकिन मुझे लगता है कि यह एक साथी संस्करण के रूप में सबसे अच्छा है
— पीटर Flom
7

द ड्रंकार्ड्स वॉक: लियोनार्ड माल्डिनो द्वारा रैंडमनेस रुल्स अवर लाइव्स लेप्स के लिए एक उत्कृष्ट पुस्तक है। आनंददायक और शैक्षिक।

यह एक पाठ्यपुस्तक नहीं हो सकती है, लेकिन यह आपको दुनिया के बारे में सही तरीके से सोचने का मौका देती है।

— sjcockell
स्रोत
5

यह थोड़ा पुराना है, लेकिन मुझे क्रिस चैटफील्ड की पुस्तक मिली है,

प्रौद्योगिकी के लिए सांख्यिकी: एप्लाइड टेक्नोलॉजी में एक कोर्स

एक उत्कृष्ट परिचय होना चाहिए।

यह था कि मैंने पहली बार एक वैचारिक दृष्टिकोण से आंकड़ों के बारे में कैसे सीखा।

— kaybenleroll
स्रोत
1
अमेज़ॅन पर केवल 3 समीक्षाएं ... स्केच
— नील मैकग्यूगन
बस इतना ही? मुझे आश्चर्य है, क्योंकि यह एक बहुत अच्छी किताब है। उसी लेखक ने टाइम सीरीज़ विश्लेषण के लिए एक उत्कृष्ट परिचय भी लिखा।
— kaybenleroll
5

विषय के पहले परिचय के रूप में मुझे डेटा विश्लेषण पसंद आया : ए बायेसियन ट्यूटोरियल ।

मात्रात्मक वैज्ञानिक तर्क के अंतर्निहित विचारों की गहन और दार्शनिक चर्चा के लिए मैं संभाव्यता सिद्धांत की सिफारिश करता हूं : विज्ञान का तर्क । यह पुस्तक एक अच्छे परिचय के रूप में कार्य नहीं करती है, हालाँकि। यह केवल उन लोगों के लिए अनुशंसित है, जो यह जानना चाहते हैं कि क्यों बायेसियन सांख्यिकी वह तरीका है और / या बायेसियन आंकड़ों की एक ऐतिहासिक समीक्षा में रुचि रखते हैं।

— हेइडेके को प्रकट किया
स्रोत
5
मैं आपकी दूसरी सिफारिश के बारे में सम्मानपूर्वक असहमत हूं। हालांकि निश्चित रूप से एक दिलचस्प किताब है, यह लगभग निश्चित रूप से एक गैर-सांख्यिकीविद् के लिए शुरू करने की जगह नहीं है। विशेष रूप से स्पष्ट प्रसव के बारे में चिंतित किसी को।
— कार्डिनल
1
आप सही हैं, यह निश्चित रूप से विषय पर पहले पढ़ा हुआ अच्छा नहीं है और संक्षिप्त रूप में नहीं लिखा गया है। फिर भी, मैंने एक वैज्ञानिक के लिए सोचा कि सांख्यिकीय विश्लेषण करने का एक सुसंगत तरीका कैसे बनाया जा सकता है, यह एक दिलचस्प रीड बनाता है। लेकिन निश्चित रूप से एक परिचय नहीं। मैं अपने उत्तर को अपडेट करूंगा कि वह प्रतिबिंबित हो जाए।
— थिएस हेइडेके
मैं @ कार्डिनल से सहमत हूं, लेकिन मैं यह भी जोड़ना चाहूंगा कि पहली पुस्तक आँकड़ों पर एक पहली पुस्तक के रूप में भी अच्छी नहीं है - केवल बेज़ियन दृष्टिकोण पर ध्यान केंद्रित करने में, यह व्यापक नहीं है, यह आँकड़ों के मूल सिद्धांतों पर ध्यान केंद्रित नहीं करता है सभी (यह सामग्री को चुनिंदा रूप से प्रस्तुत करता है), और इसके लिए कुछ गणित पृष्ठभूमि की आवश्यकता होती है। बहरहाल, यह एक बहुत अच्छी किताब है, "आंकड़ों पर पहली किताब" के रूप में अच्छी नहीं है।
— टिम
4

इतनी अद्भुत सिफारिशें! यह काफी नहीं है कि आपने क्या मांगा है, लेकिन हाउ टू लेट विद स्टेटिस्टिक्स छोटा और काफी अद्भुत है। यह उन चीजों को सीधे नहीं सिखाता है जो आप चाहते हैं, लेकिन यह मान्यताओं और अन्य दोषों के उल्लंघन को इंगित करने में मदद करता है।

— थॉमस लेविन
स्रोत
3
यह मददगार हो सकता है लेकिन आंकड़ों पर एक परिचयात्मक पाठ नहीं।
— माइकल चेरिक
4

"जीवमिति: सिद्धांत और बायोलॉजिकल रिसर्च में सांख्यिकी आचरण" द्वारा रॉबर्ट आर सोकल और एफ जेम्स रॉल्फ़
"biostatistical विश्लेषण" द्वारा जेरोल्ड एच Zar
"जैव सांख्यिकी की प्राइमर" द्वारा स्टेनटेन ग्लैंट्ज़

— स्टेन
स्रोत
2
यहाँ अच्छी सिफारिशें लेकिन पहली दो संक्षिप्त पुस्तकें नहीं हैं।
— माइकल चेरिक
4

आंकड़ों की अशिष्टताओं के लिए: http://www.bbc.co.uk/dna/h2g2/A1091350 और http://www.robertniles.com/stats/

डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के लिए एक अच्छे गाइड के लिए: http://www.perceptualedge.com/ - विशेष रूप से, http://www.perceptualedge.com/files/GraphDesignIQ.html पर ग्राफ डिज़ाइन आईक्यू टेस्ट की कोशिश करें (फ़्लैश की आवश्यकता है)

एनबी ये ऑर्थोगोनल हैं - बहुत सारे सांख्यिकी विशेषज्ञ हैं जो डेटा विज़ुअलाइज़ेशन में भयानक हैं, और इसके विपरीत।

— EnergyNumbers
स्रोत
4

निम्नलिखित पाठ्य पुस्तकें हैं जिनका उपयोग मैंने अपने MSEE कोर्सवर्क और शोध के लिए किया था और मैंने पाया कि वे बहुत अच्छे हैं।

  1. हेनरी स्टार्क और जॉन डब्ल्यू। वुड्स द्वारा इंजीनियरों के लिए संभाव्यता, सांख्यिकी और यादृच्छिक प्रक्रियाएं (अवधारणाओं का विस्तृत विवरण, संचार और सिग्नल प्रोसेसिंग लोगों के लिए अच्छा)।
  2. श्वेम की रूपरेखा की संभावना, रेंडी वेरिएबल्स और रैंडम प्रक्रियाएं एचवीआई ह्यू द्वारा (अवधारणाओं की संक्षिप्त व्याख्या, हल किए गए उदाहरणों की एक अच्छी मात्रा है)।
— नवीन
स्रोत
3

" हाउ टू टेल द स्टेट्स फ्रॉम द स्टैटिस्टिशियंस " द्वारा हूके। मैं छंटनी करने के लिए सांख्यिकी की अवधारणाओं को समझाने के अपने तरीके का शौकीन हूं।

सांख्यिकीविदों की प्रेरणाओं को समझाने के लिए, "द लेडी टेस्टिंग टी" अच्छी रीडिंग है।

— जेएम
स्रोत
1
मुझे लगता है कि ये दोनों बहुत अच्छी किताबें हैं जो ओपी के लिए उत्कृष्ट रीडिंग बनाएंगी। लेकिन न तो आंकड़ों पर एक संक्षिप्त परिचयात्मक पाठ है जो ओपी अनुरोध कर रहा है।
— माइकल चेरिक
3

मैं बॉक्स, हंटर और हंटर द्वारा " सांख्यिकी के लिए सांख्यिकी: डिजाइन, नवाचार और डिस्कवरी, 2 डी संस्करण " की दृढ़ता से अनुशंसा करता हूं । किसी भी वैज्ञानिक को उनके प्रयोगों का सांख्यिकीय विश्लेषण करने के लिए पुस्तक अवश्य पढ़नी चाहिए। एक साथी आर पैकेज ( ) भी है।BHH2

— लिंडेलोफ
स्रोत
2
यह एक बहुत अच्छा पाठ है, लेकिन आँकड़ों के लिए एक सामान्य परिचय प्रदान करने के बजाय संक्षिप्त और डिजाइन पर जोर नहीं है। मुझे लगता है कि ओपी के मूल प्रश्न से कई प्रतिक्रियाएं दूर हो रही हैं।
— माइकल चेर्निक
3

गोटेली एंड एलिसन (2004) ए प्राइमर ऑफ़ इकोलॉजिकल स्टैटिस्टिक्स

यह "आउटडोर साइंस" (पारिस्थितिकी, पर्यावरण विज्ञान, जीव विज्ञान) की ओर तैयार है, लेकिन शिक्षाशास्त्र उत्कृष्ट है। कोई भी इससे लाभान्वित हो सकता है।

— goangit
स्रोत
सहमत नहीं हैं। बहुत सारी त्रुटियाँ और भ्रम। Amazon.com पर मेरी समीक्षा देखें amazon.com/Primer-Ecological-Statistics-Second/product-reviews/...
— निक कॉक्स
2

मैंने हाल ही में इस वेबसाइट की ओर इशारा किया है। यह नए सांख्यिकीविदों के लिए उपयोगी कई पुस्तकों को शामिल करता है, जिसमें उनकी विभिन्न शक्तियों और कमजोरियों के बारे में कुछ लक्षित चर्चा की जाती है, और सबसे नीचे एक सारांश होता है।

— मिशेल
स्रोत
1
यह सूचीबद्ध पुस्तकों की बहुत चर्चा करता है। यह ओपी के लिए एक बहुत अच्छा लिंक है। यह विशेष रूप से जीवविज्ञानियों को निर्देशित पुस्तकों के बारे में कुछ भी उल्लेख नहीं करता है।
— माइकल चेरिक
2

"सैद्धांतिक सांख्यिकी"
कीनर, रॉबर्ट डब्ल्यू।
प्रथम संस्करण।, 2010, XVII, 538 पी।
हार्डकवर, आईएसबीएन 978-0-387-93838-7

किताब के बारे में...

— रेव्स , 2 उपयोगकर्ता 60% user7997
स्रोत
2
@MichaelChernick क्या आपने कभी प्रश्न पढ़ा है? यह कहता है: "आप गैर-सांख्यिकीविद SCIENTISTS के लिए क्या पुस्तक सुझाएंगे?" केवल "वोट" करने के लिए कुछ नीचे करना वास्तव में तर्क नहीं है। इसके अलावा, यदि आप पुस्तक पढ़ते हैं, तो आपको पता होगा कि यह आंकड़ों पर बहुत वैज्ञानिक नज़र रखता है। पुस्तक को जानना (दूसरों के ट्रक के बीच) और प्रश्न को पढ़ने में (आपके विपरीत) मुझे विश्वास दिलाता है कि मेरा उत्तर सही के रूप में मान्य है और ओपी के अनुरोध के संबंध में सहायक हो सकता है। और कुछ भी मैं तुम्हें समझा सकता हूं? Tsss ...
2
मुझे दुख है कि मैंने अपने पतन से आपको परेशान किया। मैंने सोचा कि उचित कारण का वर्णन करना उचित है। ओपी एक परिचयात्मक पुस्तक चाहता है और सैद्धांतिक आंकड़ों पर कुछ नहीं। यदि आप उस प्रश्न का उत्तर नहीं देते हैं, जिसके लिए आप मूल्यहीन हैं। इसके अलावा अगर यह शुरुआती लोगों के लिए एक अच्छी किताब थी, तो आपको समझाना चाहिए कि क्यों। मैंने 15 जून को एक उत्तर दिया और जीवविज्ञानी चिकित्सकों और नर्सों के लिए उपयुक्त 3 पुस्तकों की सिफारिश की कि वे क्यों उपयोगी हैं। आँकड़ों के लिए कार्टून गाइड सामान्य दर्शकों के लिए बहुत अच्छा है।
— माइकल चेरिक
1
लेकिन अगर आपको लगता है कि शीर्षक के बावजूद पुस्तक वैज्ञानिकों के लिए मूल्यवान है और इसे अपने उत्तर में जोड़ दें तो मैं अपने पतन को रोक दूंगा। मेरा उत्तर इंगित करता है कि मैंने पढ़ा और प्रश्न का ठीक से उत्तर दिया।
— माइकल चेरिक
4
जब मैंने केनर के सैद्धांतिक सांख्यिकी क्रम को क्रमिक विद्यालय में लिया तो यह पुस्तक निर्मित नहीं हुई थी इसलिए हमने अभी भी पुस्तक के "वर्किंग" संस्करण का उपयोग किया है - यह बहुत चुनौतीपूर्ण था लेकिन यह बहुत अच्छा था। मुझे लगता है कि यह "मानक" सैद्धांतिक सांख्यिकी ग्रंथों (जैसे कैसैला और बर्जर, लेहमैन) से कुछ अलग से विषय को थोड़ा अलग तरीके से दृष्टिकोण करता है और मुझे लगता है कि मैं इसे पसंद करता हूं। यह सुनिश्चित करने के लिए, इस पुस्तक को एक मजबूत गणित पृष्ठभूमि की आवश्यकता है, हालांकि यह काफी हद तक स्वयं निहित है। मुझे यह देखकर खुशी हुई कि अब मुझे इसकी कॉपी मिल जाएगी।
— मैक्रो
1
@Macro क्या आपने देखा कि इस पुस्तक में अमेजन है? एक का कहना है कि यह 'भ्रामक संकेतन और प्रदर्शनी से ग्रस्त' है। आप की राय क्या है?
— समुद्र में एक बूढ़ा आदमी।
2

मैं सुझाऊंगा: सांख्यिकीय स्लीथ (रैमसे और शेफर) और बायोस्टैटिशियल विश्लेषण (ज़ार)।

— Lucas11
स्रोत
3
आप इन पुस्तकों की सिफारिश क्यों करते हैं?
— स्वेन होइनस्टीन
2
हमने पहली पुस्तक का उपयोग पाठ्यपुस्तक के रूप में किया था; और एक लाभ यह है कि उदाहरण के लिए आपको आंकड़े पढ़ाए जाएं। बहुत अच्छा है। और दूसरा वह है जो मैं पढ़ रहा हूं और यह विस्तार से बताने के लिए है कि आंकड़े कैसे काम करते हैं। लेकिन दोनों पुस्तकों के लिए, एक नुकसान यह था: सांख्यिकीय सॉफ्टवेयर जैसे कि आर या अन्य पुस्तकों में शामिल नहीं हैं।
— लुकास 11
2

मैं वास्तव में "डमीज़ के लिए" श्रृंखला का शौकीन हूं, और मैंने जो कुछ पृष्ठों के बारे में पढ़ा है, उसमें से डेबोरा जे। रुम्सी की "सांख्यिकी के लिए डमीज" गैर-सांख्यिकीविदों के लिए एक अच्छी किताब है और साथ ही सांख्यिकीविदों की तलाश है गैर-सांख्यिकीविदों को सांख्यिकीय अवधारणाओं को समझाने के लिए।

— वाल्डिर लियोनसियो
स्रोत
2

इस लिंक ने कई बेहतरीन पुस्तकों का सुझाव दिया।

https://www.stat.berkeley.edu/mediawiki/index.php/Recommended_Books

इसके अलावा, मैंने सुझाव दिया: सांख्यिकीय आलंबन: डेटा विश्लेषण के तरीकों में एक कोर्स। पुस्तक में उदाहरणों के बाद, कई अवधारणाओं को समझना आसान हो जाता है।

— Lucas11
स्रोत
2

व्हिटलॉक और श्ल्टर बायोलॉजिकल डेटा का विश्लेषण https://www.amazon.com/The-Analysis-of-Biological-Data/dp/1936221489 सांख्यिकी और विज्ञान का एक उत्कृष्ट मिश्रण है। आपको उदाहरणों को समझने और सराहना करने के लिए एक जीवविज्ञानी (मैं निश्चित रूप से नहीं) नहीं होना चाहिए। यह न केवल स्पष्ट और ध्वनि है, यह मनोरंजक है और सुखद भी है।

— निक कॉक्स
स्रोत
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यदि आप SPSS का उपयोग कर रहे हैं, तो मैं इस पुस्तक की अनुशंसा करूंगा: Weinberg & Abummitz द्वारा SPSS का उपयोग करके व्यवहार विज्ञान के लिए डेटा विश्लेषण। यह बहुत अच्छी तरह से लिखा और सुलभ है। ध्यान दें कि यह समय-श्रृंखला को कवर नहीं करता है, हालांकि।

— डोमिनिक कोम्टिस
स्रोत
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यह उनकी पृष्ठभूमि पर बहुत निर्भर करेगा, लेकिन मैंने पाया कि "सांख्यिकी संक्षेप में" बहुत अच्छा है।

— पीटरआर
स्रोत
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मैंने पाया कि संक्षेप में गलत / अनुपस्थित आंकड़ों, सूत्रों की गलतियों, बुरी व्याख्याओं के संदर्भ में गंभीरता से त्रुटिपूर्ण है और पुस्तक में महत्वपूर्ण मानों के लिए टेबल भी नहीं है। यह उन जगहों पर विशेष रूप से बुरा है जहां लेखक लिखते हैं "और चूंकि इसके लिए महत्वपूर्ण मूल्य फू है, यह महत्वपूर्ण है", पाठक को पूरी तरह से अस्पष्ट छोड़ देता है कि यह फू मूल्य कहां से आता है। पुस्तक में एक अच्छा परिचय अनुभाग है लेकिन इसे अच्छा बनाने के लिए अंततः संपादित किया जाना चाहिए। पुस्तक के लिए इरेटा पृष्ठ देखें और सभी त्रुटियों को देखकर स्तब्ध रह जाएं।
— xmjx
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