数学の教員から統計コースに行く機会は一度もありませんでした。私は完全で自給自足の確率論と統計の本を探しています。完全とは、結果だけでなく、すべての証明が含まれていることを意味します。自給自足とは、本を理解するために別の本を読む必要がないことを意味します。もちろん、大学レベル（数学の学生）の微積分と線形代数が必要になる場合があります。
複数の本を見たことがありますが、どれも好きではありませんでした。
-
DeGroot & Schervish（2011） 確率と統計（第4版） Pearson
これは十分に完全ではありません。派生せずに多くのことを述べているだけです。それ以外に、私はそれが好きです。
-
Wasserman（2004） すべての統計：統計的推論の簡潔なコース スプリンガー。
まったく気に入らなかった。説明はほとんどありません。
David Williamsの「WeighingtheOdds」は、DeGrootよりも正式であり、完全で自給自足のようです。しかし、そのスタイルは奇妙だと思います。彼はまた、彼だけが使用しているように見える新しい用語を発明します。 DeGrootで説明されていることはすべて、そこで詳しく説明されています。
ドイツ語のすばらしい本を知っているなら、私もドイツ語なので問題ありません。
コメント
- どのレベルのテキストを探していますか？Degrootの本は、学部生を対象としていると思います。大学院レベルの研究に適した本は、CasellaとBergerによるStatisticalInferneceです。
- "自己完結型"のこの定義は主観的なものです。これは、"本を理解する"背景によって異なります。
- '本がないと思います
- 数学の学士号を取得した後の知識があれば十分です。トピックに関しては、Degrootが私が探しているものですが、私はしません'コアとなる本が好きではない（例：chi square distriヌル仮説が尤度比検定に当てはまる場合の検定統計量の推定値は導出されません。カゼッラとバーガーによる統計的推論を見ていきます。
- 確率と統計に関する本を完全にするにはどうすればよいでしょうか。巨大なマルチボリュームの教科書（KendallとStuart ' .. etc ' s 高度な統計理論たとえば、最新の化身では、正しく思い出せば数千ページになります）'リモートで完了していません。
回答
証明を探している場合、私はしばらくの間、簡単な統計の教科書に取り組んできました。この教科書には、基本的な事実と基本的でない事実の証拠がたくさん集められています。確率と統計の本で見つけてください（それらはあちこちに散らばっているので）。 http://www.statlect.com/
回答
確率をストーリーとして読みたい場合は、フェラーによる史上最高の本を読んでください。また、専門書を持っている確率の測度論的定義のレベルには行きたくないと思います。別の初心者レベルの本は、ロスからのものです。他の特殊なアプリケーションには、特殊な本があります。したがって、より多くの情報がより良い提案を収集します。
回答
言及されていない2冊の本と、すでに言及されているいくつかの本をお勧めします。
最初はETですジェインズ「確率：科学の言語」。それは論争的であり、彼は非常に党派的な作家ですが、それは非常に優れています。
2番目はレナードジミーサベージの「統計の基礎」です。最初に読み始めたとき、おそらく非常に驚かれることでしょう。
どちらもベイズ確率とベイズ統計で基礎的な作品を書いています。上記の作品は非ベイズです。
どちらの本も完全に封じ込められており、自給自足です。確かに、それらは基礎から上向きに構築されます。どちらも公理的にアプローチします。
コメント
- よくありません'私たちを不安にさせないでください、サベージ'の本がたどる予期しないルートは何ですか？
- @PraxeoliticSavageは彼の根拠を示しています優先理論の本。確率と統計の厳密な"個人的"ベースを構築します。同様に興味深いのは、これらの測定値が本質的に許容できる統計であるのに対し、ベイズ以外の方法では自動的に当てはまらないことです。
回答
単一の包括的な本を見つけることは非常に困難です。自習したいという理由で質問する場合は、新しいテキストを1つではなく、使用済みのテキストを2つ入手してください。オンラインで見回すと、クラシックを3〜10ドルで入手できます。
Fellerの「IntroductiontoProbability」は、その完全性と説明のスタイルには優れていますが、演習はあまり好きではありません。また、説明は参考にはなりません。彼は長い例をたくさん持っている傾向があります。これは理解を深めるのに最適ですが、物事を調べるのにはあまり適していません。
AllanGutの「確率の中間コース」を楽しんだ。フェラーといくつかの重複がありますが、それらのトピックについてはさらに深く掘り下げます。彼はさまざまな変換、順序統計量をカバーしています（私が思い出すと、フェラーは例によってのみ行います）。
ロス “確率モデルの概要はかなり包括的ですが、非常に例指向です。私の好きなスタイルではありませんが（ヒント付きの演習用にこれらの例を保存し、メインフローから除外したいのですが）、それがうまくいく場合は、お勧めできます。
Cacoullosの「ExercisesinProbability」とMostellerの「50ChallengingExercisesinProbability」をよく検討してください。
回答
確率の側面私はグリメット& Stirzakerによる確率とランダムプロセスが好きです。かなり厳密でありながら、少なくともいくつかの証明を提供しながら、直感的な説明を行うための優れた方法があります。
統計の側面については、Schervishによる統計理論があります。しばらくの間ウィッシュリストを購入することはできなかったので、私は「それについて良いことを聞いた…それは」大学院レベルの紹介であると思われるので、おそらく他のシャービッシュの本よりも厳密です
コメント
- +1 for Theory of Statistics by Schervish。これは、測定理論の確率に精通している人にとっては優れた本です。ほぼ完全な統計書が必要です。
回答
- 一般的な証明のほとんどが含まれていますが、紹介本として難しすぎることはありません
- それはかなり理論的ですが、それでもcポイントを説明するのに十分に設計された例を用意する
- 演習は意味があります。それらのいくつかは、より高度な有名な結果です
回答
他の多くの人が指摘しているように、単一の良いものはありません特定の著者または著者のグループが、読者の理解のレベルとユーザーの脳内の既知および未知の多様性に関する一連の仮定を使用しているという理由だけで、科学的主題のテキスト。とはいえ、微積分と線形代数の基礎を知っている人への私の提案は、 Devore and Berk による「アプリケーションを使用した最新の数学的統計」から始めることです。
回答
確率、統計、およびランダムプロセスの概要に関する学生向けソリューションガイド の本。明確な例と演習があり、「追加の質問」があります。各章の終わりは、学習の向上に本当に役立ち、あるアイデアから別のアイデアへの論理的な進歩があります。
確率をストーリーとして読みたい場合は、フェラーによる史上最高の本を読んでください。また、専門書を持っている確率の測度論的定義のレベルには行きたくないと思います。別の初心者レベルの本は、ロスからのものです。他の特殊なアプリケーションには、特殊な本があります。したがって、より多くの情報がより良い提案を収集します。
言及されていない2冊の本と、すでに言及されているいくつかの本をお勧めします。
最初はETですジェインズ「確率：科学の言語」。それは論争的であり、彼は非常に党派的な作家ですが、それは非常に優れています。
2番目はレナードジミーサベージの「統計の基礎」です。最初に読み始めたとき、おそらく非常に驚かれることでしょう。
どちらもベイズ確率とベイズ統計で基礎的な作品を書いています。上記の作品は非ベイズです。
どちらの本も完全に封じ込められており、自給自足です。確かに、それらは基礎から上向きに構築されます。どちらも公理的にアプローチします。
コメント
- よくありません'私たちを不安にさせないでください、サベージ'の本がたどる予期しないルートは何ですか？
- @PraxeoliticSavageは彼の根拠を示しています優先理論の本。確率と統計の厳密な"個人的"ベースを構築します。同様に興味深いのは、これらの測定値が本質的に許容できる統計であるのに対し、ベイズ以外の方法では自動的に当てはまらないことです。
単一の包括的な本を見つけることは非常に困難です。自習したいという理由で質問する場合は、新しいテキストを1つではなく、使用済みのテキストを2つ入手してください。オンラインで見回すと、クラシックを3〜10ドルで入手できます。
Fellerの「IntroductiontoProbability」は、その完全性と説明のスタイルには優れていますが、演習はあまり好きではありません。また、説明は参考にはなりません。彼は長い例をたくさん持っている傾向があります。これは理解を深めるのに最適ですが、物事を調べるのにはあまり適していません。
AllanGutの「確率の中間コース」を楽しんだ。フェラーといくつかの重複がありますが、それらのトピックについてはさらに深く掘り下げます。彼はさまざまな変換、順序統計量をカバーしています（私が思い出すと、フェラーは例によってのみ行います）。
ロス “確率モデルの概要はかなり包括的ですが、非常に例指向です。私の好きなスタイルではありませんが（ヒント付きの演習用にこれらの例を保存し、メインフローから除外したいのですが）、それがうまくいく場合は、お勧めできます。
Cacoullosの「ExercisesinProbability」とMostellerの「50ChallengingExercisesinProbability」をよく検討してください。
確率の側面私はグリメット& Stirzakerによる確率とランダムプロセスが好きです。かなり厳密でありながら、少なくともいくつかの証明を提供しながら、直感的な説明を行うための優れた方法があります。
統計の側面については、Schervishによる統計理論があります。しばらくの間ウィッシュリストを購入することはできなかったので、私は「それについて良いことを聞いた…それは」大学院レベルの紹介であると思われるので、おそらく他のシャービッシュの本よりも厳密です
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- +1 for Theory of Statistics by Schervish。これは、測定理論の確率に精通している人にとっては優れた本です。ほぼ完全な統計書が必要です。
- 一般的な証明のほとんどが含まれていますが、紹介本として難しすぎることはありません
- それはかなり理論的ですが、それでもcポイントを説明するのに十分に設計された例を用意する
- 演習は意味があります。それらのいくつかは、より高度な有名な結果です
他の多くの人が指摘しているように、単一の良いものはありません特定の著者または著者のグループが、読者の理解のレベルとユーザーの脳内の既知および未知の多様性に関する一連の仮定を使用しているという理由だけで、科学的主題のテキスト。とはいえ、微積分と線形代数の基礎を知っている人への私の提案は、 Devore and Berk による「アプリケーションを使用した最新の数学的統計」から始めることです。
確率、統計、およびランダムプロセスの概要に関する学生向けソリューションガイド の本。明確な例と演習があり、「追加の質問」があります。各章の終わりは、学習の向上に本当に役立ち、あるアイデアから別のアイデアへの論理的な進歩があります。