एक अच्छी और पूरी संभावना और सांख्यिकी पुस्तक की तलाश में


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मुझे कभी भी गणित संकाय से सांख्यिकी पाठ्यक्रम का दौरा करने का अवसर नहीं मिला। मैं एक संभावना सिद्धांत और सांख्यिकी पुस्तक की तलाश में हूं जो पूर्ण और आत्मनिर्भर हो। पूर्ण रूप से मेरा मतलब है कि इसमें सभी प्रमाण शामिल हैं, न कि केवल परिणाम बताता है। आत्मनिर्भर होने से मेरा मतलब है कि पुस्तक को समझने में सक्षम होने के लिए मुझे दूसरी पुस्तक पढ़ने की आवश्यकता नहीं है। बेशक यह कॉलेज स्तर (गणित के छात्र) कलन और रैखिक बीजगणित की आवश्यकता हो सकती है।

मैंने कई पुस्तकों को देखा है और मुझे उनमें से कोई पसंद नहीं आया।

डेविड विलियम्स का "वेटिंग द ऑड" डेग्रोट से अधिक औपचारिक है और पूर्ण और आत्मनिर्भर प्रतीत होता है। हालांकि, मुझे शैली अजीब लगती है। वह नई शर्तों को भी लागू करता है जो केवल उसका उपयोग करने के लिए लगता है। DeGroot में बताया गया सारा सामान भी वहां बेहतर तरीके से समझाया गया है।

यदि आप जर्मन में एक महान पुस्तक जानते हैं तो यह भी ठीक है कि मैं जर्मन हूं।


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आप किस स्तर के पाठ की तलाश कर रहे हैं? मुझे लगता है कि स्नातक छात्रों के लिए डीगरोट पुस्तक का उद्देश्य अधिक है। स्नातक स्तर की पढ़ाई के लिए एक अच्छी किताब है कैसैला और बर्जर द्वारा सांख्यिकीय इनफेर्न।

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"आत्मनिर्भर" की यह परिभाषा व्यक्तिपरक है, क्योंकि "पुस्तक को समझने" की आपकी क्षमता आपकी पृष्ठभूमि पर निर्भर करती है।
whuber

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मैं अनुमान लगा रहा हूं कि ऐसी कोई पुस्तक नहीं है जो आपको पूरी तरह से संतोषजनक लगे।
mark999

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आत्मनिर्भर ने वह ज्ञान दिया जो आपके पास गणित में स्नातक प्राप्त करने के बाद है। विषयों के संबंध में डीगरोट वह है जिसकी मैं तलाश कर रहा हूं लेकिन मुझे ऐसी किताबें पसंद नहीं हैं जिनमें कोर परिणाम (उदाहरण के लिए, टेस्टी आंकड़ों के ची स्क्वायर वर्जन को दिया गया है, जो कि परिकल्पना अनुपात परीक्षण के लिए सही है) को व्युत्पन्न नहीं किया गया है। मैं Casella और बर्जर द्वारा सांख्यिकीय इंजेक्शन पर एक नज़र होगा।
जूलियन कार्ल्स

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संभाव्यता और आँकड़ों पर एक किताब कभी कैसे पूरी हो सकती है ? यहां तक ​​कि विशाल बहु-मात्रा वाले टमाटर (केंडल और स्टुअर्ट के .. आदि) अपने नवीनतम अवतार में सांख्यिकी के उन्नत सिद्धांत , उदाहरण के लिए, हजारों पृष्ठों पर आते हैं अगर मुझे सही ढंग से याद है) दूर से पूर्ण नहीं हैं।
Glen_b -Reinstate Monica

जवाबों:


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यदि आप प्रमाणों की खोज कर रहे हैं, तो मैं कुछ समय के लिए एक मुफ्त आँकड़े वाली पाठ्यपुस्तक पर काम कर रहा हूं, जो प्राथमिक और कम प्राथमिक तथ्यों के बहुत सारे सबूत एकत्र करती है जो कि संभाव्यता और सांख्यिकी पुस्तकों में खोजना मुश्किल है (क्योंकि वे यहां और वहां बिखरे हुए हैं)। आप इसे http://www.statlect.com/ पर देख सकते हैं


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यदि आप एक कहानी के रूप में प्रायिकता पढ़ना चाहते हैं, तो फेलर द्वारा अब तक की सर्वश्रेष्ठ पुस्तक पढ़ें । मैं यह भी अनुमान लगा रहा हूं कि आप संभावनाओं की माप सिद्धांत की उस स्तर तक नहीं जाना चाहते हैं जिसमें विशेष पुस्तकें हों। एक और शुरुआती स्तर की पुस्तक रॉस की है । अन्य विशिष्ट अनुप्रयोगों में विशेष पुस्तकें हैं। इसलिए अधिक जानकारी बेहतर सुझाव एकत्र करेगी।


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एक एकल, व्यापक पुस्तक खोजना बहुत मुश्किल होगा। यदि आप पूछ रहे हैं क्योंकि आप कुछ स्व-अध्ययन करना चाहते हैं, तो एक नए के बजाय कुछ उपयोग किए गए ग्रंथों को प्राप्त करें। यदि आप ऑनलाइन देखते हैं तो आप $ 3-10 डॉलर के लिए क्लासिक्स प्राप्त कर सकते हैं।

फेलर का "इंट्रोडक्शन टू प्रोबेबिलिटी" अपनी संपूर्णता और एक्सपोज़रिटरी शैली के लिए बहुत अच्छा है, लेकिन मुझे अभ्यास पसंद नहीं है। और प्रदर्शनी एक संदर्भ के लिए इतना अच्छा नहीं होगा। वह बहुत सारे लंबे उदाहरण देता है, जो समझ को बढ़ावा देने के लिए महान है, और चीजों को देखने के लिए इतना महान नहीं है।

मैंने एलन गुट के "एन इंटरमीडिएट कोर्स इन प्रोबेबिलिटी" का आनंद लिया। फेलर के साथ कुछ ओवरलैप है, लेकिन यह उन विषयों पर अधिक गहराई में जाता है। वह विभिन्न परिवर्तनों को शामिल करता है, आदेश आँकड़े (जो, अगर मुझे याद है, तो फेलर केवल उदाहरण के द्वारा करता है)।

रॉस 'परिचय प्रोबबिलिटी मॉडल के लिए बहुत व्यापक है, लेकिन यह बहुत उदाहरण उन्मुख है। फिर से, यह मेरी पसंदीदा शैली नहीं है (मैं इसके बजाय उन्होंने संकेत के साथ अभ्यास के लिए उन उदाहरणों को सहेजा, और उन्हें मुख्य प्रवाह से बाहर रखा), लेकिन अगर यह आपके लिए काम करता है, तो मैं इसकी सिफारिश कर सकता हूं।

आप कैकोल्स के "एक्सरसाइज इन प्रोबेबिलिटी" और मोस्टेलर के "50 चैलेंजिंग एक्सरसाइज इन प्रोबेबिलिटी" पर विचार कर सकते हैं।


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मैं दो पुस्तकों का उल्लेख नहीं करने की सलाह दूंगा, साथ ही कई पहले से ही उल्लेख किया गया है।

सबसे पहले ET Jaynes "प्रोबेबिलिटी: द लैंग्वेज ऑफ साइंस।" यह बहुरूपिया है और वह बहुत पक्षपातपूर्ण लेखक है, लेकिन यह बहुत अच्छा है।

दूसरा है लियोनार्ड जिम्मी सैवेज का "सांख्यिकी का आधार"। जब आप पहली बार इसे पढ़ना शुरू करेंगे, तो आप शायद बहुत आश्चर्यचकित होंगे क्योंकि आप इसे उस मार्ग पर जाने की उम्मीद नहीं करेंगे जो इसे जाता है।

दोनों बायेसियन संभावना और बायेसियन सांख्यिकी में मूलभूत कार्य लिख रहे हैं। उपरोक्त कार्य गैर-बायेसियन हैं।

दोनों किताबें पूरी तरह से निहित हैं और आत्मनिर्भर हैं। दरअसल, वे नींव से ऊपर की ओर बनते हैं। दोनों इसे स्वयंसिद्ध रूप से देखते हैं।


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खैर हमें सस्पेंस में नहीं छोड़ना चाहिए, सैवेज की पुस्तक का अनुसरण करने वाला अप्रत्याशित मार्ग क्या है?
प्रिक्सोलिटिक

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@Praxeolitic सैवेज वरीयता सिद्धांत में अपनी पुस्तक को आधार बनाता है। आप संभावना और आंकड़ों के लिए एक "व्यक्तिगत" आधार का निर्माण करते हैं। जैसा कि दिलचस्प है कि ये उपाय आंतरिक रूप से स्वीकार्य आंकड़े हैं, जबकि गैर-बायेसियन तरीकों के लिए यह स्वचालित रूप से सही नहीं है।
डेव हैरिस

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संभावना पक्ष के लिए मुझे ग्रिमेट और स्टिरज़ेकर द्वारा प्रोबेबिलिटी और रैंडम प्रक्रियाएं पसंद हैं । यह सहज ज्ञान युक्त स्पष्टीकरण देने का एक अच्छा तरीका है, जबकि अभी भी काफी कठोर है और कम से कम कुछ सबूत प्रदान कर रहा है।

सांख्यिकी पक्ष के लिए मेरे पास मेरी इच्छा सूची में थोड़ी देर के लिए Schervish द्वारा सांख्यिकी का सिद्धांत है, लेकिन इसे खरीदने के लिए आसपास नहीं मिला, इसलिए मैं केवल यह कह सकता हूं कि मैंने इसके बारे में अच्छी बातें सुनी हैं ... यह एक होना चाहिए स्नातक स्तर की शुरूआत तो आपके द्वारा बताई गई अन्य शर्विश पुस्तक की तुलना में अधिक कठोर है।


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मैं Marek Fisz द्वारा संभाव्यता सिद्धांत और गणितीय सांख्यिकी की सलाह देता हूं, क्योंकि:

  1. इसमें अधिकांश सामान्य प्रमाण शामिल हैं, लेकिन बिना परिचय पुस्तक के रूप में पुस्तक को बहुत मुश्किल बना दिया
  2. यह काफी सैद्धांतिक है, लेकिन अभी भी अंक को स्पष्ट करने के लिए पर्याप्त अच्छी तरह से डिज़ाइन किए गए उदाहरण हैं
  3. व्यायाम सार्थक हैं। उनमें से कुछ अधिक उन्नत प्रसिद्ध परिणाम हैं

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जैसा कि कई अन्य लोगों ने उल्लेख किया है, किसी भी वैज्ञानिक विषय के लिए केवल एक अच्छा पाठ नहीं है क्योंकि किसी भी दिए गए लेखक या समूह के लेखक उपयोगकर्ता के मस्तिष्क में ज्ञात और अज्ञात की पाठकों की समझ और विविधता के स्तर के संबंध में मान्यताओं का एक सेट का उपयोग करते हैं। यह कहा, किसी के लिए मेरा सुझाव पथरी और रैखिक बीजगणित में मूल बातें जानता है कि देवोर और बर्क द्वारा "अनुप्रयोगों के साथ आधुनिक गणितीय आँकड़े" के साथ शुरू करना है ।


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आप प्रायिकता, सांख्यिकी और रैंडम प्रक्रिया पुस्तक के परिचय के लिए छात्र समाधान गाइड पढ़ सकते हैं । यह प्रत्येक अध्याय के अंत में "अतिरिक्त प्रश्नों" के साथ स्पष्ट उदाहरण और अभ्यास प्रदान करता है जो वास्तव में सीखने में सुधार करने में मदद करते हैं और एक विचार से दूसरे में तार्किक प्रगति होती है।

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