Qual è il libro più influente che ogni statistico dovrebbe leggere?

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Se potessi tornare indietro nel tempo e dirti di leggere un libro specifico all'inizio della tua carriera come statistico, quale libro sarebbe?

references 
— Neil McGuigan
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1
Ci sono davvero tre domande separate qui! 1) Qual è il singolo libro più influente in statistica; 2) Quale libro dovrebbe leggere ogni statistico; 3) Quale libro hai letto che vorresti leggere molto prima. (2) e (3) probabilmente hanno una considerevole sovrapposizione; (1) può essere abbastanza distinto.
— Onestop,
1
Questa domanda è un altro modo di vedere questa domanda. Spero che fornirà un buon complemento, una volta che avrà delle buone risposte.
— naught101

Risposte:

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Eccone due da inserire nell'elenco:

Tufte. La visualizzazione visiva di informazioni quantitative
Tukey. Analisi dei dati esplorativi

— Rob Hyndman
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Entrambi meritano una rilettura periodica, forse una volta ogni dieci anni, solo per rinfrescare le idee. Per quanto riguarda Tukey: è bello sedersi solo con carta e matita una volta ogni tanto e fare un'analisi approfondita di un set di dati interessante.
— whuber
6
Per la grafica di uno statistico, preferisco i libri di William Cleveland a quelli di Tufte.
— Peter Flom - Ripristina Monica
1
Sento che questi libri dovevano analizzare dati non lineari quando i metodi non lineari non erano così disponibili?
— Robert Kubrick,
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Gli elementi dell'apprendimento statistico di Hastie, Tibshirani e Friedman http://www-stat.stanford.edu/~tibs/ElemStatLearn/ dovrebbero essere nella biblioteca di qualsiasi statistico!

— pettirosso
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Non sono d'accordo: quello è strettamente legato all'apprendimento automatico, non alle statistiche in sé !
— aL3xa,
@ aL3xa: è sicuramente focalizzato sull'apprendimento automatico ... ed è per questo che penso che gli statistici dovrebbero essere esposti ad esso all'inizio.
— Cliff AB
Apparentemente sono in minoranza nel pensare che questo libro sia sopravvalutato. Sembra essere scritto per uno studente di livello universitario, ma uno a cui non importa dei dettagli di come tutto funzioni.
— Il Laconic il
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Non sono uno statistico e non ho letto molto sull'argomento, ma forse

Lady Tasting Tea: come la statistica ha rivoluzionato la scienza nel XX secolo

dovrebbe essere menzionato? Non è un libro di testo, ma vale comunque la pena leggerlo.

— Vivi
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Io secondo questo. Inoltre, ci sono molti suggerimenti per ulteriori letture che ritengo utili nel libro.
— Chris Beeley,
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Penso che questo libro parli a coloro che all'inizio non sapevano altro che l'ottusità della lingua e il bagaglio culturale associato al campo. Questo libro ha dato le ali alla mente - afferma che le statistiche riguardano la ricerca di verità utili in un mare di rumori e incomprensioni.
— EngrStudent,
2
Molte persone hanno segnalato questo come divertente, ma è pieno di errori straordinari. Se riesci a trovarlo, la mia recensione in Biometrics 57: 1273-1274 (2001) fornisce un elenco lungi dall'essere completo. (Salsburg confonde vari Bernoullis, il che è più facile da fare.)
— Nick Cox,
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Teoria della probabilità: la logica della scienza

— Christopher D. Long
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Questo libro è difficile. Riguarda le basi della probabilità, e anche in quella parte di Statistica, non penso che sia un testo di riferimento. Credo che ci possano essere 14 persone sul pianeta Terra che leggono e comprendono il suo messaggio completo, ma probabilmente lo classificherei come una lettura obbligata per i probabilisti, per il bene di migliaia di altre persone che sono in profondità in cose come GLM, GAM, Modelli bayesiani e altre cose.
— significa significato
1
È anche un po 'triste che alcuni dei capitoli successivi siano mancanti e / o sottosviluppati, ad esempio non esiste un capitolo sulla regressione, ma era disponibile una bozza di manoscritto inedito con alcune affascinanti intuizioni sulle regressioni di "errori di misurazione". Alcune cose molto interessanti nelle serie storiche però.
— probabilityislogic
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Darrell Huff - Come mentire con le statistiche

— Rob Hyndman
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All'epoca, quando si trattava di un libro di $ 3,95 e poi di un libro tascabile di $ 4,95, ho acquistato copie della dozzina e le ho regalate ad amici, clienti e chiunque potesse essere interessato.
— whuber
È meritatamente ricordato. Ma il contenuto non statistico lo fa purtroppo datare, non da ultimo una parte straordinariamente grande di cartoni animati con persone (e persino bambini) che fumano. Oltre 60 anni, non è più divertente. (Alcune ristampe, ad esempio una nel Regno Unito, hanno aggiornato i cartoni animati.)
— Nick Cox,
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Non un libro, ma di recente ho scoperto un articolo di Jacob Cohen sullo psicologo americano intitolato "Cose che ho imparato (finora)". È disponibile come pdf qui .

— Freya Harrison
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Questo è un articolo meraviglioso, scritto nello stile lucido e colloquiale di Cohen.
— richiemorrisroe,
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Molto tempo fa, la piccola monografia di Jack Kiefer "Introduzione all'inferenza statistica" ha rimosso il mistero di una grande quantità di statistiche classiche e mi ha aiutato a iniziare con il resto della letteratura. Mi riferisco ancora a questo e lo consiglio caldamente agli studenti forti nei corsi di statistica del secondo anno.

— Rob Hyndman
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2
Ottima raccomandazione, grazie - Ne ho recentemente ricevuto una copia ed è davvero abbastanza buona.
— ars
1
Sono felice di sentire qualcun altro apprezza questo libro!
— whuber
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Il libro di William Cleveland "Gli elementi dei dati grafici" o il suo libro "Visualizzazione dei dati"

— Robert Alberts
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Attualmente sto leggendo The Elements (Visualizzazione dei dati non è nella mia attuale biblioteca scolastica). Qual è la differenza tra Elements & Visualizing Data? Non sono stato in grado di trovare descrizioni abbastanza dettagliate per formulare qual è esattamente la differenza tra i due.
— Andy W,
2
Sono d'accordo. Penso che, per gli statistici, Cleveland sia migliore di Tufte.
— Peter Flom - Ripristina Monica
3
+1 per Robert Alberts e +1 per Peter Flom (i libri di Cleveland sono decisamente migliori per gli statistici, anche se quelli di Tufte sono anche belli, e li ho letti tutti). @AndyW, Elements è introduttivo, ad esempio ha delle linee guida per realizzare un grafico informativo. La visualizzazione mostra come incentrare il processo di esplorazione dei dati sulla grafica; inizia con la visualizzazione preliminare dei dati, parla dei problemi a portata di mano e conduce fino alla valutazione del modello finale (ad esempio, analisi residua) tramite la grafica. Quest'ultimo è molto più informativo del primo.
— gung - Ripristina Monica
@AndyW Uno di questi è un po 'più tecnico dell'altro (dimentico quale sia però!)
— Peter Flom - Reinstalla Monica
1
Come dice @gung, Visualizing è un sequel più avanzato di Elements . C'è qualche sovrapposizione ma è utile piuttosto che irritante. Entrambi fortemente raccomandati. Le ultime revisioni risalgono al 1993 e al 1994, ma sono ancora nuove oltre 20 anni. Si noti che i lettori non tecnici otterrebbero valore da entrambi: posso garantire personalmente che la matematica del liceo è un background sufficiente.
— Nick Cox,
6

Per quanto riguarda la matematica / le basi: Metodi matematici di statistica di Harald Cramér .

— ars
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A proposito, questo è il primo posto in cui ho trovato menzione del phi di Cramer. Incredibile come un adorabile sidenote in quel libro sia diventato un metodo ben noto molti decenni dopo.
— Tal Galili,
5

Per una chiara esposizione di ciò che dovrebbe essere negli articoli di riviste di scienze sociali (assistenza se stai scrivendo o peer review) Mi piace la Guida del revisore ai metodi quantitativi nelle scienze sociali . In particolare mi piace la tabella desideratra come una sinossi del minimo che un articolo (articolo, tesi, tesi di laurea) dovrebbe contenere. I capitoli sono separati dalla tecnica di analisi, il che è carino. Penso che il libro abbia applicazioni più ampie di "solo" le scienze sociali in quanto le tecniche coperte sono utilizzate in molti campi.

Molto presto, quindi forse non coperto dalla domanda, sono stato introdotto all'Introduzione ai metodi statistici e all'analisi dei dati di Ott . È piuttosto costoso, ma è una risorsa meravigliosa per mostrare i modelli statistici sottostanti per vari metodi GLM. Sogno il giorno in cui le riviste richiedono che gli articoli contengano la formula del modello statistico testato.

Per verificare i presupposti del test, esaminare gli effetti di varie opzioni all'interno di un test e così via, questo è l'unico libro che vorrei avere mentre studiavo . Ho l'edizione precedente ed è una delle migliori risorse generali che ho acquistato a causa del modo chiaro e coerente in cui sono presentate le informazioni sui test. Contiene begli esempi che illustrano i test e non richiede che il lettore disponga di un pacchetto statistico particolare per seguire le esposizioni.

— Michelle
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Fooled By Randomness di Taleb

Taleb è professore alla Columbia e commerciante di opzioni. Ha guadagnato circa $ 800 milioni di dollari nel 2008 scommettendo contro il mercato. Ha anche scritto Black Swan. Discute dell'assurdità dell'uso della distribuzione normale per modellare i mercati e filosofa sulla nostra capacità di usare l'induzione.

— Neil McGuigan
fonte
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Un libro terribile, scritto da qualcuno che non capisce le statistiche ...
— Xi'an,
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Xi'an, ti interessa espandere o fornire collegamenti ad alcune critiche?
— naught101
4
Ci sono un sacco di commenti su The Black Swan (e Taleb più in generale) qui
— Peter Flom - Ripristina Monica
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Ho letto le raccomandazioni di cui sopra e sono stato sorpreso di scoprire che la maggior parte delle persone che hanno risposto alla domanda erano persone che non sono statistiche stesse. Con 2 o 3 eccezioni ... Come statistico industriale che lavorava anche con scienziati sociali e professionisti della salute, direi che se potessi portare un solo libro con me su un'isola deserta sarebbe George EP Box, Statistics for Experimenters (Wiley). Nel suo inimitabile stile umoristico e lucido, spiega l'essenza e la filosofia della costruzione di modelli matematici per dati reali. Il pensiero rigoroso, nessuna frivolezza matematica, nessuna assurdità, ci insegna a pensare statisticamente, a tracciare e visualizzare tutto ciò che puoi. Un capolavoro di uno scienziato applicato competente (ingegnere chimico diventato statistico). Sempre divertente da leggere di nuovo.

— jh
fonte
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Bella scelta! Anche il suo coautore, William Hunter e J. Stuart Hunter, hanno contribuito al libro.
— Michael Chernick,
La prima edizione è più pulita e fresca della seconda. Box era un grande statistico, ma in seguito un povero lettore di bozze.
— Nick Cox,
3

Molti buoni libri hanno già suggerito. Ma eccone un altro: "Reckoning With Risk" di Gerd Gigerenzer, perché capire come le statistiche influenzano le decisioni è più importante che ottenere la teoria giusta. In effetti il ​​peccato numero uno degli statistici non riesce a comunicare chiaramente. Il suo libro parla delle conseguenze di una cattiva comunicazione e di come evitarlo.

— nero opaco
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"Comprendere in che modo le statistiche influenzano le decisioni è più importante che ottenere tutta la teoria giusta ..." Non è la verità? Vengo da un background di architettura, e posso dirti che a volte la teoria si mette in mezzo ...
— nought101
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Ho intenzione di andare avanti e proporre un manuale standard sul campo. Sto parlando di Probabilità e Statistica di Degroot e Schervish, pubblicato per la prima volta nel 1975.

Questo libro è stato un libro di testo per molti studenti ed è considerato un classico, giustamente, secondo me. Copre argomenti come combinatoria, distribuzioni, statistiche bayesiane, inferenza di verosimiglianza e analisi di regressione. Per quanto ne so, nessun altro libro di testo è così completo, quindi credo che sia un must.

— Jöhnk
fonte
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La guida essenziale alle dimensioni degli effetti: potere statistico, meta-analisi e interpretazione dei risultati della ricerca di Paul D. Ellis

Questo libro è un "must have" per tutti coloro che conducono ricerche scientifiche, in particolare uno che non proviene da statistiche / matematica pure. Il libro seguente estende il primo per quanto riguarda gli intervalli di confidenza.

Comprensione delle nuove statistiche: dimensioni dell'effetto, intervalli di confidenza e meta-analisi di Geoff Cumming

— Adam Przedniczek
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"Più influente" è un'idea molto diversa da "tutti dovrebbero leggere". Non sono qualificato per rispondere al primo - avresti bisogno di qualcuno che è uno storico delle statistiche - ma per il secondo, ecco alcuni:

  1. Le statistiche come Argomento Principale di Robert Abelson dovrebbero essere lette da chiunque faccia o usi statistiche nel perseguimento di scienza, discipline umanistiche, ecc.

  2. I due libri sulla grafica di William S. Cleveland: gli elementi di rappresentazione grafica dei dati e visualizzazione dei dati . Per gli statistici, li metterei davanti anche al lavoro di Tufte, bot perché Tufte non vale la pena, ma perché a) Cleveland ha scritto con gli statistici come pubblico previsto eb) Cleveland ha basato i suoi consigli su dati sperimentali su come le persone guardano i grafici, piuttosto che intuizione.

  3. Analisi dei dati esplorativi di John Tukey. È datato ma prezioso: puoi fare molto con una matita, carta e cervello (almeno, se il tuo cervello è buono come quello di Tukey!)

— Peter Flom - Ripristina Monica
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Probabilmente sarebbe Bayesian Data Analysis di Gelman o Deep Learning con Python . Ma è un po 'come prendere la streptomicina nel Medioevo. Questi non sono stati scritti quando ho iniziato la mia carriera e alcune cose dai libri sarebbero state una grande novità a quei tempi. Alcune delle cose più influenti che tutti dovrebbero sapere non sono in una sola fonte (forse dovrebbero essere, ma ...).

— Björn
fonte
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Kennedy's A Guide to Econometrics contiene una vasta gamma di consigli pratici su una vasta gamma di analisi statistiche. È in qualche modo incredibilmente denso di informazioni e facile da leggere, e ancora imparo qualcosa di nuovo ogni volta che lo raccolgo.

L' econometria introduttiva di Wooldridge ha anche una buona parte di questo tipo di discussione, ma come libro di testo introduttivo è più autonomo. Vorrei avere un corso basato su di esso.

— The Laconic
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