hatte ich nie die Gelegenheit, einen Statistikkurs einer Mathematikfakultät zu besuchen. Ich suche ein Wahrscheinlichkeitstheorie- und Statistikbuch, das vollständig und autark ist. Mit vollständig meine ich, dass es alle Beweise enthält und nicht nur Ergebnisse angibt. Mit autark meine ich, dass ich kein anderes Buch lesen muss, um das Buch verstehen zu können. Natürlich kann es Kalkül auf College-Ebene (Mathematikstudent) und lineare Algebra erfordern.
Ich habe mir mehrere Bücher angesehen und mochte keines von ihnen.
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DeGroot & Schervish (2011) Wahrscheinlichkeit und Statistik (4. Ausgabe) Pearson
Dies ist nicht vollständig genug. Es enthält nur eine Menge Dinge ohne Ableitung. Außerdem gefällt es mir.
-
Wasserman (2004) Alle Statistiken: Ein prägnanter Kurs zur statistischen Inferenz Springer.
Hat mir überhaupt nicht gefallen. Fast keine Erklärungen.
„Wiegen der Gewinnchancen“ von David Williams ist formeller als DeGroot und scheint vollständig und autark zu sein. Ich finde den Stil jedoch seltsam. Er erfindet auch neue Begriffe, die nur er zu verwenden scheint. Alles, was auch in DeGroot erklärt wird, wird dort besser erklärt.
Wenn Sie ein großartiges Buch auf Deutsch kennen, ist das auch in Ordnung, da ich Deutsch bin.
Kommentare
- Welche Textstufe suchen Sie? Ich denke, dass das Degroot-Buch eher für Studenten gedacht ist. Ein gutes Buch für Studien auf Hochschulniveau ist Statistical Infernece von Casella und Berger.
- Diese Definition von “ autark “ ist subjektiv, da Sie “ verstehe das Buch “ hängt von Ihrem Hintergrund ab.
- Ich ‚ vermute, dass es kein Buch gibt dass Sie völlig zufriedenstellend finden.
- Autark angesichts der Kenntnisse, die Sie nach dem Erwerb eines Bachelor in Mathematik haben. In Bezug auf die Themen Degroot ist das, was ich suche, aber ich nicht ‚ mag keine Bücher, in denen der Kern resultiert (z. B. Chi Square Distri) Eine Abweichung der Teststatistik bei gegebener Nullhypothese für den Likelihood-Ratio-Test) wird nicht abgeleitet. Ich werde einen Blick auf die statistische Inferenz von Casella und Berger werfen.
- Wie kann ein Buch über Wahrscheinlichkeit und Statistik jemals vollständig sein? Sogar riesige Bücher mit mehreren Bänden (Kendall und Stuart ‚ s .. etc ‚ s Fortgeschrittene Theorie der Statistik In den neuesten Inkarnationen werden beispielsweise Tausende von Seiten angezeigt, wenn ich mich richtig erinnere. ‚ ist nicht aus der Ferne vollständig.
Antwort
Wenn Sie nach Beweisen suchen, arbeite ich seit einiger Zeit an einem kostenlosen Statistik-Lehrbuch, das viele Beweise für elementare und weniger elementare Fakten sammelt, die schwer zu finden sind finden Sie in Wahrscheinlichkeits- und Statistikbüchern (weil sie hier und da verstreut sind). Sie können es unter http://www.statlect.com/
Antwort
Wenn Sie die Wahrscheinlichkeit als Geschichte lesen möchten, lesen Sie das beste Buch aller Zeiten von Feller . Ich vermute auch, dass Sie nicht auf die Ebene der messungstheoretischen Definition von Wahrscheinlichkeiten gehen wollen, die über Fachbücher verfügt. Ein weiteres Buch für Anfänger stammt von Ross . Andere spezialisierte Anwendungen haben spezialisierte Bücher. So erhalten mehr Informationen bessere Vorschläge.
Antwort
Ich würde zwei Bücher empfehlen, die nicht erwähnt wurden, sowie mehrere bereits erwähnte.
Der erste ist ET Jaynes „Wahrscheinlichkeit: Die Sprache der Wissenschaft.“ Es ist polemisch und er ist ein sehr parteiischer Autor, aber es ist sehr gut.
Der zweite ist Leonard Jimmie Savages „The Foundations of Statistics“. Sie werden wahrscheinlich sehr überrascht sein, wenn Sie anfangen zu lesen es, da Sie nicht erwarten werden, dass es den Weg geht, den es geht.
Beide schreiben grundlegende Arbeiten in Bayesscher Wahrscheinlichkeits- und Bayesscher Statistik. Die obigen Arbeiten sind nicht Bayessch.
Beide Bücher sind vollständig enthalten und autark. In der Tat bauen sie von der Grundlage aufwärts auf. Beide nähern sich axiomatisch.
Kommentare
- Nun, nicht ‚ Lassen Sie uns nicht in Atem, was ist der unerwartete Weg, dem Savage ‚ folgt?
- @Praxeolitic Savage begründet seine Buch in Präferenztheorie. Sie konstruieren eine streng “ personalistische “ Basis für Wahrscheinlichkeit und Statistik.Ebenso interessant ist, dass diese Maßnahmen an sich zulässige Statistiken sind, während dies für nicht-Bayessche Methoden nicht automatisch gilt.
Antwort
Es wird sehr schwierig sein, ein einziges, umfassendes Buch zu finden. Wenn Sie fragen, weil Sie selbst lernen möchten, besorgen Sie sich ein paar gebrauchte Texte anstelle eines einzigen neuen. Sie können Klassiker für 3 bis 10 Dollar erhalten, wenn Sie sich online umschauen.
Fellers „Einführung in die Wahrscheinlichkeit“ ist großartig für seine Vollständigkeit und seinen Expository-Stil, aber ich mag die Übungen nicht sehr. Und die Darstellung würde es nicht so gut für eine Referenz machen. Er neigt dazu, viele lange Beispiele zu haben, Das ist großartig, um das Verständnis zu fördern, und nicht so großartig, um Dinge nachzuschlagen.
Ich habe Allan Guts „Ein Zwischenkurs in Wahrscheinlichkeit“ genossen. Es gibt einige Überschneidungen mit Feller, aber diese Themen werden eingehender behandelt. Er behandelt die verschiedenen Transformationen und Ordnungsstatistiken (was Feller, wenn ich mich recht erinnere, nur anhand eines Beispiels tut).
Ross „Die Einführung in Wahrscheinlichkeitsmodelle ist ziemlich umfassend, aber sehr beispielorientiert nicht mein Lieblingsstil (ich würde lieber diese Beispiele für Übungen mit Hinweisen speichern und sie aus dem Hauptfluss heraushalten), aber wenn es für Sie funktioniert, kann ich es empfehlen.
Sie könnten als Denken Sie gut an Cacoullos „“ Übungen zur Wahrscheinlichkeit „und Mostellers“ 50 herausfordernde Übungen zur Wahrscheinlichkeit „.
Antwort
Für die Wahrscheinlichkeitsseite Ich mag Wahrscheinlichkeits- und Zufallsprozesse von Grimmett & Stirzaker. Es hat eine gute Möglichkeit, intuitive Erklärungen zu geben, während es immer noch ziemlich streng ist und zumindest einige Beweise liefert.
Für die Statistikseite hatte ich Theory of Statistics von Schervish auf meiner Seite Wunschliste schon eine Weile, aber ich bin nicht dazu gekommen, sie zu kaufen, also kann ich nur sagen, dass ich „gute Dinge darüber gehört habe … es soll eine Einführung auf Hochschulniveau sein, die möglicherweise strenger ist als das andere Schervish-Buch, das Sie Erwähnung.
Kommentare
- +1 für Theory of Statistics von Schervish. Es ist ein ausgezeichnetes Buch für alle, die sich mit messungstheoretischer Wahrscheinlichkeit auskennen und möchte ein fast vollständiges Statistikbuch.
Antwort
Ich empfehle Wahrscheinlichkeitstheorie und mathematische Statistik von Marek Fisz, weil:
- Sie enthält die meisten gängigen Beweise, ohne das Buch als Einführungsbuch zu schwierig zu machen
- Es ist ziemlich theoretisch, aber immer noch c Erhalten Sie genügend gut gestaltete Beispiele, um Punkte zu veranschaulichen.
- Übungen sind sinnvoll. Einige von ihnen sind fortgeschrittenere berühmte Ergebnisse.
Antwort
Wie von vielen anderen festgestellt, gibt es kein einziges Gut Text für jedes wissenschaftliche Thema, einfach weil ein bestimmter Autor oder eine bestimmte Gruppe von Autoren eine Reihe von Annahmen bezüglich des Verständnisses und der Vielfalt von bekannten und unbekannten Personen im Gehirn des Benutzers verwendet. Mein Vorschlag für jemanden, der die Grundlagen der Analysis und der linearen Algebra kennt, ist, mit der „modernen mathematischen Statistik mit Anwendungen“ von Devore und Berk zu beginnen.
Antwort
Sie können Lösungshandbuch für Schüler zur Einführung in Wahrscheinlichkeit, Statistik und zufällige Prozesse Buch. Es enthält klare Beispiele und Übungen mit „zusätzlichen Fragen“ im Ende jedes Kapitels, das wirklich dazu beiträgt, das Lernen zu verbessern, und es gibt einen logischen Fortschritt von einer Idee zur anderen.
Wenn Sie die Wahrscheinlichkeit als Geschichte lesen möchten, lesen Sie das beste Buch aller Zeiten von Feller . Ich vermute auch, dass Sie nicht auf die Ebene der messungstheoretischen Definition von Wahrscheinlichkeiten gehen wollen, die über Fachbücher verfügt. Ein weiteres Buch für Anfänger stammt von Ross . Andere spezialisierte Anwendungen haben spezialisierte Bücher. So erhalten mehr Informationen bessere Vorschläge.
Ich würde zwei Bücher empfehlen, die nicht erwähnt wurden, sowie mehrere bereits erwähnte.
Der erste ist ET Jaynes „Wahrscheinlichkeit: Die Sprache der Wissenschaft.“ Es ist polemisch und er ist ein sehr parteiischer Autor, aber es ist sehr gut.
Der zweite ist Leonard Jimmie Savages „The Foundations of Statistics“. Sie werden wahrscheinlich sehr überrascht sein, wenn Sie anfangen zu lesen es, da Sie nicht erwarten werden, dass es den Weg geht, den es geht.
Beide schreiben grundlegende Arbeiten in Bayesscher Wahrscheinlichkeits- und Bayesscher Statistik. Die obigen Arbeiten sind nicht Bayessch.
Beide Bücher sind vollständig enthalten und autark. In der Tat bauen sie von der Grundlage aufwärts auf. Beide nähern sich axiomatisch.
Kommentare
- Nun, nicht ‚ Lassen Sie uns nicht in Atem, was ist der unerwartete Weg, dem Savage ‚ folgt?
- @Praxeolitic Savage begründet seine Buch in Präferenztheorie. Sie konstruieren eine streng “ personalistische “ Basis für Wahrscheinlichkeit und Statistik.Ebenso interessant ist, dass diese Maßnahmen an sich zulässige Statistiken sind, während dies für nicht-Bayessche Methoden nicht automatisch gilt.
Es wird sehr schwierig sein, ein einziges, umfassendes Buch zu finden. Wenn Sie fragen, weil Sie selbst lernen möchten, besorgen Sie sich ein paar gebrauchte Texte anstelle eines einzigen neuen. Sie können Klassiker für 3 bis 10 Dollar erhalten, wenn Sie sich online umschauen.
Fellers „Einführung in die Wahrscheinlichkeit“ ist großartig für seine Vollständigkeit und seinen Expository-Stil, aber ich mag die Übungen nicht sehr. Und die Darstellung würde es nicht so gut für eine Referenz machen. Er neigt dazu, viele lange Beispiele zu haben, Das ist großartig, um das Verständnis zu fördern, und nicht so großartig, um Dinge nachzuschlagen.
Ich habe Allan Guts „Ein Zwischenkurs in Wahrscheinlichkeit“ genossen. Es gibt einige Überschneidungen mit Feller, aber diese Themen werden eingehender behandelt. Er behandelt die verschiedenen Transformationen und Ordnungsstatistiken (was Feller, wenn ich mich recht erinnere, nur anhand eines Beispiels tut).
Ross „Die Einführung in Wahrscheinlichkeitsmodelle ist ziemlich umfassend, aber sehr beispielorientiert nicht mein Lieblingsstil (ich würde lieber diese Beispiele für Übungen mit Hinweisen speichern und sie aus dem Hauptfluss heraushalten), aber wenn es für Sie funktioniert, kann ich es empfehlen.
Sie könnten als Denken Sie gut an Cacoullos „“ Übungen zur Wahrscheinlichkeit „und Mostellers“ 50 herausfordernde Übungen zur Wahrscheinlichkeit „.
Für die Wahrscheinlichkeitsseite Ich mag Wahrscheinlichkeits- und Zufallsprozesse von Grimmett & Stirzaker. Es hat eine gute Möglichkeit, intuitive Erklärungen zu geben, während es immer noch ziemlich streng ist und zumindest einige Beweise liefert.
Für die Statistikseite hatte ich Theory of Statistics von Schervish auf meiner Seite Wunschliste schon eine Weile, aber ich bin nicht dazu gekommen, sie zu kaufen, also kann ich nur sagen, dass ich „gute Dinge darüber gehört habe … es soll eine Einführung auf Hochschulniveau sein, die möglicherweise strenger ist als das andere Schervish-Buch, das Sie Erwähnung.
Kommentare
- +1 für Theory of Statistics von Schervish. Es ist ein ausgezeichnetes Buch für alle, die sich mit messungstheoretischer Wahrscheinlichkeit auskennen und möchte ein fast vollständiges Statistikbuch.
Ich empfehle Wahrscheinlichkeitstheorie und mathematische Statistik von Marek Fisz, weil:
- Sie enthält die meisten gängigen Beweise, ohne das Buch als Einführungsbuch zu schwierig zu machen
- Es ist ziemlich theoretisch, aber immer noch c Erhalten Sie genügend gut gestaltete Beispiele, um Punkte zu veranschaulichen.
- Übungen sind sinnvoll. Einige von ihnen sind fortgeschrittenere berühmte Ergebnisse.
Wie von vielen anderen festgestellt, gibt es kein einziges Gut Text für jedes wissenschaftliche Thema, einfach weil ein bestimmter Autor oder eine bestimmte Gruppe von Autoren eine Reihe von Annahmen bezüglich des Verständnisses und der Vielfalt von bekannten und unbekannten Personen im Gehirn des Benutzers verwendet. Mein Vorschlag für jemanden, der die Grundlagen der Analysis und der linearen Algebra kennt, ist, mit der „modernen mathematischen Statistik mit Anwendungen“ von Devore und Berk zu beginnen.
Sie können Lösungshandbuch für Schüler zur Einführung in Wahrscheinlichkeit, Statistik und zufällige Prozesse Buch. Es enthält klare Beispiele und Übungen mit „zusätzlichen Fragen“ im Ende jedes Kapitels, das wirklich dazu beiträgt, das Lernen zu verbessern, und es gibt einen logischen Fortschritt von einer Idee zur anderen.