Il libro di consultazione per le statistiche con R - esiste e cosa dovrebbe contenere?

sfondo

Ci sono molte discussioni in merito, quindi ho pensato di poter trovare la mia risposta dai passi precedenti su StackExchange e cercando su Google furiosamente. Dopo aver usato mezza giornata cercando di trovare solo un libro di riferimento per le statistiche (bio) con R, mi sono completamente confuso e ho dovuto rinunciare. Forse il materiale gratuito combinato è in realtà migliore di qualsiasi dei libri che puoi acquistare al momento. Scopriamolo.

Internet è pieno di buona letteratura gratuita per il linguaggio R , quindi non ha davvero senso pagare un libro mediocre, che finisce per essere usato come decorazione per ufficio il più delle volte. Il sito R di casa elenca i libri relativi a R e ce ne sono molti. Per essere più precisi: 115. Solo uno di essi è pubblicizzato con le parole " libro di consultazione delle statistiche standalone ". Adesso ha 8 anni e potrebbe essere obsoleto. La quarta edizione di Modern Applied Statistics con S è ancora più antica. L'R Book è spesso considerato troppo semplice e sconsigliato per mancanza di riferimenti, codice mal formattato e finitura sciatta.

Tuttavia, sto cercando un libro , che potrei usare come riferimento autonomo alle statistiche pratiche (prima di tutto) con R (secondario). Il libro dovrebbe vivere sulla mia scrivania raccogliendo annotazioni, macchie di caffè e impronte unte al posto della polvere sullo scaffale. Dovrebbe sostituire la raccolta di pdf gratuiti che ho usato finora, senza dimenticare che R ha una libreria di riferimento eccellente. “ Qual è l'approccio giusto? "," Perché? "e" tecnicamente, come funziona? "sono spesso domande più ardenti di" come farlo con R? "

Dato che sono un ecologo, sono principalmente interessato alle applicazioni della biostatistica. Tuttavia, poiché queste cose sono spesso connesse, un riferimento generale interdisciplinare sarebbe il più prezioso per me.

L'obiettivo

Se esiste un libro del genere (ne dubito), si prega di fornire il nome del libro (solo uno per risposta) e una breve recensione del libro che spiega perché dovrebbe essere nominato come libro di riferimento per l'argomento. Poiché questa domanda non è molto diversa da quelle esistenti, utilizzare questo battistrada per la risposta. Puoi anche elencare i difetti del libro in modo che possiamo elencarli come le caratteristiche del libro di riferimento ideale.

La mia domanda è: cosa dovrebbe contenere il libro di consultazione per le statistiche (dei tipi più usati) con R?

Alcuni pensieri iniziali stanno seguendo le caratteristiche generali (per favore, aggiorna):

• Spesso come un mattone
• Conciso, ma comprensibile
• Pieno di cifre (con il codice R fornito)
• Tabelle e diagrammi di facile comprensione che descrivono i dettagli più importanti del testo
• Testo descrittivo di facile comprensione sulle statistiche / sui metodi contenenti le equazioni più importanti.
• Buoni esempi per ogni approccio (con codice R)
• Elenco di riferimenti ampio e aggiornato
• Numero minimo di errori di battitura

Sommario

Dal momento che non sono uno statistico e avrei bisogno di questo libro (non esistente?) Per rispondere alla domanda, è difficile per me scrivere sul contenuto. Poiché il R Book intende chiaramente essere il libro di riferimento per le statistiche con R, ma è spesso criticato, ho copiato il sommario dal libro come punto di partenza per il sommario per il libro di riferimento per le statistiche R indipendente. Attività aggiuntiva: fornire aggiunte, suggerimenti, eliminazioni, ecc. Per il sommario.

1. Iniziare
2. Elementi essenziali del linguaggio R.
3. Inserimento dati
4. Dataframes
5. Grafica
6. tabelle
7. Matematica
8. Test classici
9. Modellistica statistica
10. Regressione
11. Analisi della varianza
12. Analisi della covarianza
13. Modelli lineari generalizzati
14. Conta dati
15. Contare i dati nelle tabelle
16. Dati proporzionali
17. Variabili di risposta binaria
18. Modelli di additivi generalizzati
19. Modelli ad effetti misti
20. Regressione non lineare
21. Modelli ad albero
22. Analisi delle serie storiche
23. Statistiche multivariate
24. Statistiche spaziali
25. Analisi di sopravvivenza
26. Modelli di simulazione
27. Cambiare l'aspetto della grafica
28. Riferimenti e ulteriori letture
29. Indice

Cosa è stato detto prima?

StackExhange contiene diversi gradini che richiedono statistiche e suggerimenti sul libro R. I libri per l'apprendimento della lingua R richiedono informazioni su un libro di riferimento che impara la lingua R senza aspetto statistico. The Art of R Programming è classificato come il miglior singolo suggerimento. Prenota per imparare le statistiche usando R richiede un libro introduttivo ideale alle statistiche, che in realtà non è la stessa cosa di un libro di consultazione. I libri di testo statistici Open Source classificano le statistiche multivariate con R come migliore alternativa. Quale libro consiglieresti agli scienziati non statistici? chiede il miglior libro di consultazione delle statistiche senza specificare il programma prescelto.Riferimento o libro sulla simulazione di dati sperimentali di progettazione in punteggi R forse più vicini alla mia domanda. Introduzione alla programmazione scientifica e alla simulazione L'uso di R è il libro più raccomandato qui e potrebbe essere vicino a quello che sto cercando. Tuttavia, questo libro non sarà sufficiente come singolo libro di riferimento per le statistiche con R.

Alcuni suggerimenti per il libro di consultazione e i loro difetti

R in Action ha ricevuto recensioni migliori di The R Book, ma sembra essere piuttosto introduttivo .

Progettazione e analisi biostatistiche usando R: una guida pratica è forse vicina a ciò che sto cercando. Ha ricevuto una buona recensione , ma a quanto pare anche questo contiene molti errori di battitura. Inoltre, questo libro non si concentra sulla spiegazione delle statistiche, ma piuttosto fornisce analisi statistiche come ricette già pronte per essere utilizzate dai ricercatori.

Modelli ecologici e dati in R salta il livello introduttivo. Questa è una funzione molto utile visto che la parola "introduzione", segna 43 occorrenze nell'elenco del libro R , ma forse non del tutto soddisfacente, se stiamo cercando il libro di riferimento per le statistiche ...?

Introduzione alla programmazione e simulazione scientifica L'uso di R ha ricevuto una recensione molto positiva , ma si limita alla simulazione dei dati.

Richiemorrisroe suggerisce che Modern Applied Statistics con S è sufficiente per un libro di riferimento di statistiche standalone con R. Questo libro ha ricevuto ottime recensioni ( 1 , 2 ) ed è probabilmente il miglior candidato per il titolo al momento? La versione più recente è stata pubblicata 10 anni fa, il che è parecchio tempo considerato lo sviluppo del programma.

Dimitriy V. Masterov suggerisce l' analisi dei dati usando modelli di regressione e multilivello / gerarchici . Non ho ancora controllato questo libro.

Dopo aver letto molte recensioni di libri, sembra evidente che il libro perfetto qui richiesto non esiste ancora. Tuttavia, è forse possibile sceglierne uno abbastanza vicino. Questo passo è inteso come wiki della comunità per gli utenti delle statistiche per trovare il miglior libro di consultazione esistente e come motivazione per i nuovi e vecchi scrittori di libri per migliorare il loro lavoro.

Personalmente ho pensato che Modern Applied Statistics con S-Plus spunta tutte le caselle che hai delineato. Ogni esempio ha il codice R, danno buoni riferimenti ad altre fonti e Venables e Ripley hanno uno stile di scrittura meravigliosamente conciso ed esplicativo che ho davvero apprezzato. Tendo a rileggere il libro ogni tanto, e ogni volta ne ricavo di più. Naturalmente, il tuo chilometraggio può variare.

Grazie per questa bella domanda, e soprattutto per compilare tutte queste informazioni. Sfortunatamente, il libro che stai descrivendo non esiste e, a dire il vero, non potrebbe esistere. Se quello che vuoi principalmente è un libro di riferimento per le statistiche, inizierei con un ottimo libro sui modelli lineari. La mia raccomandazione è Kutner et al, soddisfa i criteri per essere maggiore di un mattone sia in volume che in massa, è molto completo, chiaro e con molti esempi. In effetti, se si elimina il requisito R, praticamente spunta l'intero elenco. Mi riferisco ad esso spesso. Tuttavia, in ~ 1500 pagine, copre praticamente solo i modelli lineari - cioè, regressione e ANOVA - ci sono alcuni brevi capitoli su un paio di altri argomenti, ma per questo vorrete davvero altri libri. Successivamente, otterrei un libro di riferimento statistico di prim'ordine, al livello appropriato per te, per qualsiasi altra tecnica tu possa avere bisogno di lavorare (ad esempio, analisi di sopravvivenza, analisi spaziale, ecc.). Se quei libri non usano R per i loro esempi, potresti voler ottenere un libro specifico per R, come uno dei use-R! libri, ma tra la documentazione, le vignette, le mailing list di R-help, StackOverflow e CV, potrebbe non essere necessario. Se vuoi imparare a programmare nel modo giusto R, dovresti ottenere anche uno di quei libri. A questo punto, hai almeno 4 libri. Mi dispiace, ma è così. Nessuno che lavora ampiamente con le statistiche ha un solo libro che copre tutto.

Non penso che esista un libro come questo. Il libro che ritengo più vicino è Gelman and Hill's Data Analysis Using Regression e Multilevel / Hierarchical Models .

Contro:

• Ha ~ 5 anni e si rivolge agli scienziati sociali.

• Non ha tutto nella tua lista TOC (niente di spaziale, praticamente nulla nelle serie storiche, ecc.)

Professionisti:

• Ben scritta

• Ha un elenco di errata e un sommario al link

• Copre elementi chiave come i dati mancanti, che non è presente nell'elenco numerato.

• Colpisce la maggior parte degli elementi nell'elenco dei proiettili.

• Molti grafici e codice R (alcuni codici Bugs per il multi-livello).

• Tutti i dati / codice sono disponibili per il download.

Sto lavorando attraverso Elements of Statistical Learning . Questo libro tratta un'incredibile gamma di tecniche (così come più di 700 pagine) ma ogni approccio è spiegato chiaramente in un modo molto pratico, piuttosto che altamente teorico. Non contiene esplicitamente nulla su R, tuttavia i grafici e i grafici sono tutti chiaramente realizzati con R e ci sono pacchetti su CRAN per tutti gli argomenti discussi. Gli autori sono stati tutti coinvolti nello sviluppo di R (così come una buona parte delle moderne tecniche di apprendimento automatico).

Ho concordato con la risposta attualmente votata ai massimi livelli che MASS4 si adattava in modo adeguato alla richiesta e aveva la stessa esperienza di un altro intervistato con difficoltà a soddisfare i suoi requisiti di un livello di sofisticazione statistica piuttosto elevato. MASS3 è stato in effetti il ​​mio primo "Rbook" e mi ha servito abbastanza bene in quella veste. Ho comprato "The R Book" di Crawley e l'ho trovato insoddisfacente sia per una descrizione imprecisa del linguaggio R sia per essere poco più di un insieme di esempi funzionanti che sembravano mancare di profondità della teoria statistica.

Tuttavia, con il passare del tempo, ho trovato le "Regressione Modeling Strategies" (RMS) di Harrell che si adattavano meglio al focus "biostatistico" di questa domanda, oltre ad avere una buona profondità. Non è un testo introduttivo su R. Per questo bisogna cercare altrove e per questo consiglio uno di Introduzione alla programmazione e simulazione scientifica usando R [ http://www.crcpress.com/product/isbn/9781420068726] o (nonostante il suo nome) "R for Dummies" scritto da un paio di collaboratori di lunga data ai tag di pubblicazione R di StackOverflow. Ho RMS solo nella sua prima edizione quando era più focalizzato su S, ma da quel momento Harrell è passato a R e supporta pienamenterms/HmiscPacchetto D duo. Credo che soddisfi il suggerimento di @ gung per la copertura di specialità in molti dei settori elencati, anche se non per l'analisi spaziale o modelli misti.

Se vuoi tradurre ... (questo è un libro di accompagnamento di un libro teorico di 4.900 pagine):

Big R Book

Questo libro (di cui sono un coautore) è una raccolta di 15 anni di esperienza di consulenza e insegnamento a livello universitario e laureato e mostra solo esempi di materiale R per i quali i dettagli della matematica (prove) sono riportati nelle mie 4.900 pagine libri di accompagnamento in cui anche i calcoli vengono eseguiti a mano con valori numerici (+500 pagine che saranno disponibili nella prossima edizione). Questo libro offre anche la possibilità di verificare che il software dia i giusti valori ed è molto più divertente che fare calcoli a mano o in MS Excel su materie che vengono normalmente insegnate nei corsi di laurea nelle scuole europee. Lo scopo di questo libro è anche quello di dimostrare che è possibile utilizzare 1 software anziché molti per gli stessi risultati senza costi (anziché utilizzare JMP + Minitab + SPSS + SAS + MATLAB insieme). Questo libro mostra anche i punti deboli di R (manutenzione del pacchetto non garantita). È anche un compendio di domande di grande valore su vari forum e blog R. È gratuito ea colori!