Introduzione alle statistiche per i matematici


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Qual è una buona introduzione alla statistica per un matematico che è già esperto di probabilità? Ho due motivazioni distinte per chiedere, che possono portare a diversi suggerimenti:

  1. Mi piacerebbe capire meglio la motivazione statistica alla base di molti problemi considerati dai probabilisti.

  2. Mi piacerebbe sapere come interpretare meglio i risultati delle simulazioni Monte Carlo che a volte faccio per formare congetture matematiche.

Sono aperto alla possibilità che il modo migliore per andare non sia cercare qualcosa come "Statistiche per probabilisti" e andare a una fonte più introduttiva.

Risposte:


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Come hai detto, non è necessariamente il caso che un matematico voglia un libro rigoroso. Forse l'obiettivo è quello di ottenere rapidamente un'intuizione dei concetti e quindi inserire i dettagli. Consiglio due libri di professori della CMU, entrambi pubblicati da Springer: "All of Statistics" di Larry Wasserman è veloce e informale. "Theory of Statistics" di Mark Schervish è rigoroso e relativamente completo. Ha teoria delle decisioni, campione finito, alcuni asintotici e analisi sequenziale.

Aggiunto il 28/07/10: c'è un riferimento aggiuntivo che è ortogonale agli altri due: molto rigoroso, focalizzato sulla teoria dell'apprendimento e breve. È di Smale (Steven Smale!) E Cucker, " Sulle basi matematiche dell'apprendimento ". Lettura non facile, ma il miglior corso accelerato sulla teoria.


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Ho accettato questa risposta su una base piuttosto capricciosa che ora ricordo il libro di Wasserman che mi è stato consigliato da qualcun altro diversi anni fa. La stessa persona ha anche raccomandato "The Cartoon Guide to Statistics" di Gonick and Smith.
Mark Meckes,

errata for "Theory of Statistics" di Mark Schervish: stat.cmu.edu/~mark/advt/.index.html
vasili111

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Metodi matematici di statistica , Harald Cramér è davvero eccezionale se stai arrivando alla statistica dal lato matematico. È un po 'datato, ma è ancora rilevante per tutte le statistiche matematiche di base.

Altri due libri degni di nota vengono in mente per inferenza e teoria della stima:

Non sei del tutto sicuro se questo è quello che volevi, ma puoi controllare le recensioni e vedere se soddisfano le tue aspettative.


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Ho adorato il testo di Freedman, Pisani, Purves Statistics perché è estremamente non matematico. Come matematico, troverai che è una guida così chiara ai concetti statistici che sarai in grado di sviluppare tutta la teoria matematica come un esercizio: è una cosa gratificante da fare. (La prima edizione di questo testo è stata la mia iniziazione alla statistica dopo aver completato un dottorato in matematica pura e mi diverto ancora a rileggerlo.)



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Per te suggerirei:

Introduzione alle basi matematiche e statistiche di econometria di Herman J. Bierens, CUP. La parola "Introduzione" nel titolo è uno scherzo malato per la maggior parte degli studenti di dottorato in econometria.

Anche Markov Chain Monte Carlo di Dani Gamerman, Chapman & Hall è conciso.


Immagino che dovrei prendere il primo suggerimento come voto di fiducia.
Mark Meckes,

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Troverai molte applicazioni di Statistica matematica in "Statistica matematica e analisi dei dati" di John A. Rice. L '"Indice applicazioni" elenca tutte le applicazioni discusse nel testo.

Javed

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