Recomendación de libros de estadísticas avanzadas


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Hay varios hilos en este sitio para recomendaciones de libros sobre estadísticas introductorias y aprendizaje automático, pero estoy buscando un texto sobre estadísticas avanzadas que incluya, en orden de prioridad: máxima probabilidad, modelos lineales generalizados, análisis de componentes principales, modelos no lineales . He probado los modelos estadísticos de AC Davison pero, francamente, tuve que dejarlo después de 2 capítulos. El texto es enciclopédico en su cobertura y tratamiento matemático, pero, como profesional, me gusta abordar los temas entendiendo primero la intuición y luego profundizar en los antecedentes matemáticos.

Estos son algunos textos que considero sobresalientes por su valor pedagógico. Me gustaría encontrar un equivalente para las materias más avanzadas que mencioné.


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Me pregunto ... ¿cómo funciona el Hyndman et al. ¿trata los temas que enumeras arriba? El tratamiento normal de estos problemas en el pronóstico es bastante específico para el campo, por lo que no esperaría que uno aprenda mucho para la aplicación a las estadísticas generales de un libro de pronósticos.
S. Kolassa - Restablece a Mónica el

@StephanKolassa Los libros que enumeré son solo ejemplos de estadísticas introductorias que mencioné para el valor pedagógico.
Robert Kubrick

Respuestas:


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Máxima probabilidad: en toda probabilidad (Pawitan). Libro moderadamente claro y el más claro (OMI) con respecto a los libros que se refieren solo a la probabilidad. También tiene código R.

GLMs: Análisis de datos categóricos (Agresti, 2002) es uno de los mejores libros de estadísticas escritos que he leído (también tiene código R disponible). Este texto también ayudará con la máxima probabilidad. La tercera edición saldrá en unos meses.

El segundo en mi lista para los dos anteriores es Collett's Modeling Binary Data .

PCA: Encuentro la escritura de Rencher clara en Métodos de análisis multivariante . Este es un texto de nivel de posgrado, pero es introductorio.


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Estoy de acuerdo. Puedo tener prejuicios porque creo que él hace referencia a mi bppk bootstrap y no mucha gente lo hace.
Michael Chernick

Tus libros son geniales. :) Si la pregunta hubiera pedido un libro de bootstrap, habrían estado en mi lista.
julieth

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+1 para el libro de Collet. Contiene muchos conjuntos de datos útiles.

Gracias a todos por la excelente selección. Elegí esta respuesta simplemente porque es breve en recs y ofrece más amplitud en términos de temas tratados (PCA, probabilidad, análisis multivariante). Solo sabré qué libros son mejores después de leerlos, por supuesto. Agresti no está incluido aquí, pero tiene un fuerte apoyo de los otros carteles.
Robert Kubrick

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Algunos libros sobre estimación de probabilidad

  • Geometrical approach for proving existence, uniqueness and other properties of MLE.


  • Saddlepoint approximations to the MLE on complicated models.


  • A basic reference on MLE.

  • Likelihood, pseudo-likelihood, approximation theorems and asymptotics explained by two exponents in this area.


  • A reference for a general discussion on this concept.

  • Contains classical results on asymptotic properties of point estimators.


  • Introductory book containing interesting basic results such as the continuous  approximation to the likelihood which is not always explained.


  • Classical results on point estimation, an essential reference.

  • A good reference on a school of thought becoming more and more popular: the Neo-Fisherian.

  • * Pawittan, en toda probabilidad: modelado estadístico e inferencia usando la probabilidad .

  • More rigorous book, here you can find the mystical "regularity conditions".

  • * Severini, Métodos de probabilidad en estadística .


  • Classical results, good as a textbook.

  • Basic reference on likelihood, profile likelihood and classical statistical modelling.


  • A general reference on: modes of convergence, properties of MLE, delta method,  moment estimators, efficiency and tests.

  • A more recent book on: Likelihood, pseudolikelihood, saddlepoint approximations, p formula, modified profile likelihoods and more.


¿Están enumerados en un orden particular (por ejemplo, su favorito al menos favorito) o no?
Jake Westfall

@Jake Como mi memoria los trajo de vuelta. Incluiré más en cuanto logre recordarlos y luego los organizaré en orden alfabético.

@Procrastinator Gracias por la lista exhaustiva, pero estoy más interesado en recomendaciones específicas centradas en los criterios que describí en lugar de una lista grande.
Robert Kubrick

@RobertKubrick No entiendo bien tu comentario, pero por supuesto, es cuestión de gustos. Estoy enfocado en libros que tratan con algunos aspectos de la estimación de probabilidad. Puedo decirte algunos aspectos particulares si lo deseas. Este tema es demasiado extenso para resumirlo en un par de libros ... y créanme, no elijo libros al azar.

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Estoy familiarizado con algunos de los libros y para los que conozco, creo que Procrastinator ha identificado libros que se ajustan a los criterios. Pero Robert Kubrick, ¿qué esperas de nosotros? Esta es una pregunta difícil y le servimos mejor al darle una buena lista. al final tiene que tomar decisiones personales y no lo conocemos lo suficientemente bien como para elegir por usted. No estamos diciendo que compre todos los libros de la lista. Pero puedes ir a Amazon y echar un vistazo adentro. Lea las reseñas de los clientes y las descripciones del editor.
Michael Chernick

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Supongo que, para sus requisitos, el mejor libro sobre modelos lineales generalizados es probablemente:

Hay otros libros que podrían considerarse mejores, pero sospecho que sería menos atractivo para un profesional que preferiría evitar las matemáticas densas:

En cuanto a sus otros temas, me temo que no conozco libros para ellos, pero tal vez otros puedan hacer algunas recomendaciones.


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McCullagh y Nelder ciertamente exigen cierta sofisticación matemática, pero creo que "es completamente impenetrable para todos, excepto para estadísticos matemáticos muy avanzados". Creo que es menos exigente matemáticamente que, digamos, Hogg y Craik.
Peter Flom - Restablece a Monica

Perdón por la hipérbole, @Peter, he editado el comentario. (Sin embargo, que estaba en la línea w / lo que he oído, observo que no he hecho leerlo.)
Gung - Restablecer Mónica

Buenas sugerencias @Gung.
Michael Chernick

Peter, te referías a Hogg y Craig. Bob Hogg tiene un nuevo coautor en las recientes ediciones Elliot Tanis.
Michael Chernick

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Recomendaría cualquier cosa por Agresti. Él es muy alto en el índice de claridad / sofisticación. Es decir, en cualquier nivel dado de sofisticación matemática, Agresti escribe claramente, en comparación con otros.
Peter Flom - Restablece a Monica


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Los libros de modelos no lineales que me gustan y en los que confío son (1) Bates and Watts y (2) Gallant . Ambos son publicados por Wiley.


Vaya, @Gung y yo estábamos editando al mismo tiempo para arreglar los enlaces. ¡Ahora ninguna edición está ahí! OK, ahora creo que es correcto
Peter Flom - Restablece a Monica

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+1, gracias Michael. Estoy seguro de que será útil desde el OP. Por cierto, la forma en que hago los enlaces es copiar el enlace en la otra página, hacer doble clic / resaltar la palabra o frase que quiero que sirva como hipervínculo aquí, y luego hacer clic en el botón sobre la ventana de texto al lado de la cita marca que se parece a 3 eslabones de una cadena. Eso abre un asistente donde puede pegar la dirección web. Cheers
gung - Reinstate Monica

¡Estoy seguro de que el libro es bueno pero $ 202!
Glen

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Los libros de Wiley son un poco más caros que otros editores, pero esto no está lejos de la tasa actual de los libros de estadísticas avanzadas. Obtuve la mía hace mucho tiempo cuando eran mucho más baratos. Pero la respuesta es tomarlo prestado de una biblioteca técnica o usarlo. Las copias usadas de textos como estos a menudo se venden por mucho menos, incluso en buenas condiciones, al igual que comprar un automóvil usado.
Michael Chernick

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Realmente me gustan los libros de Larry Wasserman "Todas las estadísticas" y "Todas las estadísticas no paramétricas". Son muy legibles y cubren mucho terreno rápidamente.


(+1) No me había dado cuenta de que estos libros (bien recibidos) incluían temas avanzados, así como material introductorio.
whuber

El único problema es que el libro es demasiado breve.
LaTeXFan

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Para el análisis bayesiano (incluido el análisis impreciso), voy a poner grandes enchufes para:

Ese último libro, del brillante Peter Walley, es revelador sobre las diferentes formas de hacer análisis de sensibilidad y el hecho de que esto puede incorporarse a la teoría de la probabilidad a nivel axiomático.


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Mehta (2014) Temas estadísticos (ISBN: 978-1499273533) es una buena historia estadística de nivel intermedio. Sin embargo, no cubre muchos de los temas que anotó anteriormente.


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Un libro de estadísticas introductorias realmente simple es "Descubriendo estadísticas usando R" de Andy Field, también disponible para SPSS. Contiene muchos buenos ejemplos e incluso es divertido de leer. Menos preciso, aunque en comparación con otros libros, pero con muy pocas formulaciones matemáticas y mucho texto. Lo encontré fácil para un comienzo básico, y todavía lo estoy usando de vez en cuando.


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Esa es una sugerencia razonable, pero creo que no es exactamente lo que pide el OP.
gung - Restablece a Monica

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+1. Los libros de Andy Field no son para nada de lo que se trata esta pregunta hasta donde puedo decir.
Nick Cox
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