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书单推荐 | 想要具备统计思维?还不快去看书!

2022/7/15 12:20:47  阅读:268 发布者:

一、统计学基础部分 

1、《统计学》 David Freedman等著,魏宗舒,施锡铨等译 中国统计出版社 


据说是统计思想讲得最好的一本书,读了部分章节,受益很多。整本书几乎没有公式,但是讲到了统计思想的精髓。

2、《Mind on statistics(英文版)》 机械工业出版社 

只需要高中的数学水平,统计的扫盲书。有一句话影响很深:Mathematics as to statistics is something like hammer, nails, wood as to a house, it\'s just the material and tools but not the house itself


3、《Mathematical Statistics and Data Analysis(英文版.第二版)》 机械工业出版社 


看了就发现和国内的数理统计树有明显的不同。这本书理念很好,讲了很多新的东西,把很热门的Bootstrap方法和传统统计在一起讲了。Amazon上有书评。


4、《Business Statistics a decision making approach(影印版)》 中国统计出版社 


在实务中很实用的东西,虽然往往为数理统计的老师所不屑 


5、《Understanding Statistics in the behavioral science(影印版)》 中国统计出版社 


和上面那本是一个系列的。老外的书都挺有意思的


6、《探索性数据分析》中国统计出版社 

和第一本是一个系列。大家好好看看陈希儒老先生做的序,可以说是对中国数理统计反思。

二、回归部分 


1、《应用线性回归》 中国统计出版社 


还是著名的蓝皮书系列,有一定的深度,道理讲得挺透的。看看里面对于偏回归系数的说明,绝对是大开眼界啊!非常精彩的书


2、《Regression Analysis by example (3rd Ed影印版) 


这是偶第一本从头到底读完的原版统计书,太好看了。那张虚拟变量写得比小说都吸引人。没什么推导,甚至说“假定你有统计软件可以算出结果”,主要就是将分析,怎么看图,怎么看结果。看完才觉得回归真得很好玩


3、《Logistics回归模型——方法与应用》 

王济川 郭志刚 高等教育出版社 不多的国内的经典统计教材。两位都是社会学出身,不重推导重应用。每章都有详细的SASSPSS程序和输出的分析。两位估计洋墨水喝得比较多,中文写的书,但是明显老外写书的风格

三、多元 


1、《应用多元分析(第二版)》 王学民 上海财经大学出版社 


现在好像就是用的这本书,但是请注意,这本书的亮点不是推导,而是后面和SAS结合的部分,以及其中的一些想法(比如P99 n对假设检验的影响,绝对是统计的感觉,不是推推公式就能感觉到的)。这是一本国内很好的多元统计教材。


2、《Analyzing Multivariate Data(英文版)》 Lattin等著 机械工业出版社 

这本书有很多直观的感觉和解释,非常有意思。对数学要求不高,证明也不够好,但的确是“统计书”,不是数学书。


3、《Applied Multivariate Statistical Analysis (5th Ed影印版)Johnson & Wichem 著 中国统计出版社 


个人认为是国内能买到的最好的多元统计书了。Amazon 上有人评论,评价很高的。不过据王学民老师说,这本书的证明还是有不太清楚,老外实务可以,证明实在不咋的,呵呵

四、时间序列 


1、《商务和经济预测中的时间序列模型》 弗朗西斯著 


Amazon 上五星推荐的书,讲了很多很新的东西也非常实用。我看完才知道,原来时间序列不知有AR(1) MA(1)啊,哈


2、《Forecasting and Time Series an applied approach(third edition)Bowerman & Connell  


本书的主讲Box-Jenkins(ARIMA)方法,附上了SASMinitab程序 

五、抽样 


1、《抽样技术》 科克伦著 张尧庭译 


绝对是该领域最权威,最经典的书了。王学民老师说:这本书不是那么好懂的,数学系的人,就算看得懂每个公式,未必能懂它的意思(不是数学系的人,还是别看了吧)。


2、《Sampling: Design and Analysis(影印版)Lohr著 中国统计出版社 


讲了很多很新的方法,无应答,非抽样误差,再抽样,都有讨论。也很不好懂,当时偶是和《Advance Microeconomic Theory》一起看的,后者被许多人认为是梦魇,但是和前者一比,好懂多了。主要还是理念上的差距。我们的统计思想和数据感觉有待加强啊

注:本文转载自CDA数据分析师,本文仅做学术分享,文章版权归原作者所有。

转自:量化研究方法

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