수학 교수가 제공하는 통계 과정을 방문 할 기회가 없었습니다. 완전하고 자급 자족 한 확률 이론과 통계 책을 찾고 있습니다. 완전하다는 것은 결과를 진술하는 것이 아니라 모든 증명을 포함한다는 것을 의미합니다. 자급 자족이란 책을 이해하기 위해 다른 책을 읽을 필요가 없다는 것을 의미합니다. 물론 대학 수준 (수학 학생)의 미적분과 선형 대수가 필요할 수 있습니다.
여러 권의 책을 봤는데 마음에 들지 않았습니다.
-
DeGroot & Schervish (2011) 확률 및 통계 (4 판) Pearson
충분하지 않습니다. 파생물없이 많은 내용을 언급하고 있습니다. 게다가 제가 좋아합니다.
-
Wasserman (2004) 모든 통계 : 통계 추론의 간결한 과정 Springer.
전혀 마음에 들지 않았습니다. 거의 설명이 없습니다.
David Williams의 “Weighing the Odds”는 DeGroot보다 더 형식적이며 완전하고 자급 자족 한 것처럼 보입니다. 그러나 나는 그 스타일이 이상하다고 생각한다. 그는 또한 자신 만 사용하는 것처럼 보이는 새로운 용어를 발명합니다. DeGroot에서 설명하는 모든 내용도 거기에서 더 잘 설명됩니다.
독일어로 된 훌륭한 책을 알고 있다면 “저는 독일어로도 괜찮습니다.
댓글
- 어떤 수준의 텍스트를 찾고 있습니까? Degroot 책은 학부생을 대상으로하는 책이라고 생각합니다. 대학원 수준의 학습을위한 좋은 책은 Casella와 Berger의 Statistical Infernece입니다.
- " 자급 자족 "의 정의는 주관적입니다. " 책을 이해합니다 " 배경에 따라 다릅니다.
- 나는 ' 책이 없다고 추측합니다. 완전히 만족 스러울 것입니다.
- 수학 학사 학위를 취득한 후 얻은 지식으로 충분합니다. 주제에 관해서는 Degroot가 제가 찾고있는 것이지만 저는 그렇지 않습니다. ' 핵심 결과 (예 : chi square distri 귀무 가설이 주어진 경우 검정 통계량은 우도 비 검정에 대해 참)은 파생되지 않습니다. Casella와 Berger의 통계 추론을 살펴 보겠습니다.
- 확률과 통계에 관한 책이 어떻게 완전 될 수 있습니까? 방대한 양의 책 (Kendall 및 Stuart ' s .. 등 '의 고급 통계 이론 ) 예를 들어 최신 버전에서는 올바르게 기억하면 수천 페이지가 표시됩니다.) ' 원격으로 완료되지 않습니다.
답변
당신이 증명을 찾고 있다면, 저는 많은 기초 증명과 덜 기초적인 사실에 대한 증명을 수집하는 무료 통계 교과서 작업을 해왔습니다. (여기 저기 흩어져 있기 때문에) 확률 및 통계 책에서 찾을 수 있습니다. http://www.statlect.com/
Answer
확률을 이야기로 읽고 싶다면 Feller 가 쓴 최고의 책을 읽어보세요. 나는 또한 당신이 전문적인 책을 가지고있는 확률의 측정 이론적 정의 수준으로 가고 싶지 않다고 생각합니다. 다른 초급 레벨 책은 Ross 에서 제공합니다. 다른 특수 응용 프로그램에는 특수 책이 있습니다. 더 많은 정보가 더 나은 제안을 모을 것입니다.
답변
나는 언급되지 않은 두 권의 책과 이미 언급 된 책을 추천합니다.
첫 번째는 ET입니다. Jaynes “확률 : 과학의 언어.” 그것은 논쟁 적이며 그는 매우 당파적인 작가이지만 매우 훌륭합니다.
두 번째는 Leonard Jimmie Savage의 “The Foundations of Statistics”입니다. 처음 읽기를 시작하면 아마 매우 놀랄 것입니다. 당신은 그것이가는 경로로 갈 것이라고 기대하지 않을 것입니다.
둘 다 베이지안 확률과 베이지안 통계에 기초 작업을 작성하고 있습니다. 위의 작업은 베이 즈가 아닙니다.
두 책 모두 완전히 봉쇄되고 자급 자족합니다. 실제로는 기초에서 위로 구축합니다. 둘 다 공리적으로 접근합니다.
댓글
- 글쎄요 ' 우리를 긴장하게 만들지 마십시오. Savage '의 책이 따르는 예기치 않은 경로는 무엇입니까?
- @Praxeolitic Savage가 확률과 통계에 대해 엄격하게 " 개인적 " 기반을 구성합니다.흥미로운 점은 이러한 측정 값이 본질적으로 허용되는 통계이지만 베이지안이 아닌 방법에서는 자동으로 적용되지 않는다는 것입니다.
답변
한 권의 포괄적 인 책을 찾는 것은 매우 어려울 것입니다. 자습을하고 싶어서 묻는다면 새 글 하나 대신 사용 된 글 몇 개를 받으십시오. 온라인을 둘러 보시면 3 ~ 10 달러에 고전 글을받을 수 있습니다.
Feller의 “Introduction to Probability”는 완전성과 설명 스타일로 훌륭하지만 연습이별로 마음에 들지 않습니다. 그리고 설명은 참고 용으로 좋지 않습니다. 그는 긴 예제를 많이 가지고있는 경향이 있습니다. 이해를 높이는 데는 좋지만 검색에는 좋지 않습니다.
저는 Allan Gut의 “An Intermediate Course in Probability”를 즐겼습니다. Feller와 겹치는 부분이 있지만 그 주제에 대해 더 자세히 설명합니다. 그는 다양한 변환, 주문 통계를 다룹니다 (제가 기억한다면 Feller는 예제로만 수행합니다).
Ross “Probability Models 소개는 매우 포괄적이지만 매우 예제 지향적입니다. 내가 가장 좋아하는 스타일은 아니지만 (차라리 힌트가 포함 된 연습용 예제를 저장하고 기본 흐름에서 제외했습니다), 그것이 효과가 있다면 추천 할 수 있습니다.
Cacoullos “”Exercises in Probability “및 Mosteller”의 “50 개의 도전적인 Probability 연습”을 고려하십시오.
Answer
For the 확률 측면 저는 Grimmett & Stirzaker의 확률 및 무작위 프로세스 를 좋아합니다. 직관적 인 설명을 제공하는 좋은 방법이면서도 여전히 상당히 엄격하고 적어도 몇 가지 증거를 제공합니다.
통계 측면에서는 Schervish의 통계 이론 이 저에게 있습니다. 당분간 위시리스트를 구입했지만 구매할 수는 없었기 때문에 “좋은 소식을 들었습니다.”대학원 수준의 소개로되어 있으므로 다른 Schervish 책보다 더 엄격 할 수 있습니다.
댓글
- Schervish의 통계 이론에 대한 +1. 측정 이론적 확률에 정통한 사람을위한 훌륭한 책입니다. 거의 완전한 통계 책을 원합니다.
답변
확률 이론 및 수학 통계 by Marek Fisz는 다음과 같은 이유 때문입니다.
- 대부분의 일반적인 증거가 포함되어 있지만 책을 소개 책으로 너무 어렵게 만들지 않습니다.
- 아주 이론적이지만 여전히 c 요점을 설명 할 수 있도록 잘 설계된 예제를 충분히 확보하십시오.
- 연습은 의미가 있습니다. 그들 중 일부는 더 진보 된 유명한 결과입니다.
답변
다른 많은 사람들이 언급했듯이 하나의 좋은 결과는 없습니다. 주어진 저자 또는 저자 그룹이 독자의 이해 수준과 사용자의 뇌에서 알려진 것과 알려지지 않은 것의 다양성에 관한 일련의 가정을 사용하기 때문에 과학 주제에 대한 텍스트. 미적분과 선형 대수의 기초를 아는 사람에게 제가 제안하는 것은 Devore and Berk 의 “응용 프로그램이있는 현대적인 수학적 통계”로 시작하는 것입니다.
답변
확률, 통계 및 무작위 프로세스 소개를위한 학생 솔루션 가이드 책. “추가 질문”과 함께 명확한 예와 연습을 제공합니다. 학습 향상에 도움이되는 각 장의 끝이며 한 아이디어에서 다른 아이디어로 논리적으로 진행됩니다.
확률을 이야기로 읽고 싶다면 Feller 가 쓴 최고의 책을 읽어보세요. 나는 또한 당신이 전문적인 책을 가지고있는 확률의 측정 이론적 정의 수준으로 가고 싶지 않다고 생각합니다. 다른 초급 레벨 책은 Ross 에서 제공합니다. 다른 특수 응용 프로그램에는 특수 책이 있습니다. 더 많은 정보가 더 나은 제안을 모을 것입니다.
나는 언급되지 않은 두 권의 책과 이미 언급 된 책을 추천합니다.
첫 번째는 ET입니다. Jaynes “확률 : 과학의 언어.” 그것은 논쟁 적이며 그는 매우 당파적인 작가이지만 매우 훌륭합니다.
두 번째는 Leonard Jimmie Savage의 “The Foundations of Statistics”입니다. 처음 읽기를 시작하면 아마 매우 놀랄 것입니다. 당신은 그것이가는 경로로 갈 것이라고 기대하지 않을 것입니다.
둘 다 베이지안 확률과 베이지안 통계에 기초 작업을 작성하고 있습니다. 위의 작업은 베이 즈가 아닙니다.
두 책 모두 완전히 봉쇄되고 자급 자족합니다. 실제로는 기초에서 위로 구축합니다. 둘 다 공리적으로 접근합니다.
댓글
- 글쎄요 ' 우리를 긴장하게 만들지 마십시오. Savage '의 책이 따르는 예기치 않은 경로는 무엇입니까?
- @Praxeolitic Savage가 확률과 통계에 대해 엄격하게 " 개인적 " 기반을 구성합니다.흥미로운 점은 이러한 측정 값이 본질적으로 허용되는 통계이지만 베이지안이 아닌 방법에서는 자동으로 적용되지 않는다는 것입니다.
한 권의 포괄적 인 책을 찾는 것은 매우 어려울 것입니다. 자습을하고 싶어서 묻는다면 새 글 하나 대신 사용 된 글 몇 개를 받으십시오. 온라인을 둘러 보시면 3 ~ 10 달러에 고전 글을받을 수 있습니다.
Feller의 “Introduction to Probability”는 완전성과 설명 스타일로 훌륭하지만 연습이별로 마음에 들지 않습니다. 그리고 설명은 참고 용으로 좋지 않습니다. 그는 긴 예제를 많이 가지고있는 경향이 있습니다. 이해를 높이는 데는 좋지만 검색에는 좋지 않습니다.
저는 Allan Gut의 “An Intermediate Course in Probability”를 즐겼습니다. Feller와 겹치는 부분이 있지만 그 주제에 대해 더 자세히 설명합니다. 그는 다양한 변환, 주문 통계를 다룹니다 (제가 기억한다면 Feller는 예제로만 수행합니다).
Ross “Probability Models 소개는 매우 포괄적이지만 매우 예제 지향적입니다. 내가 가장 좋아하는 스타일은 아니지만 (차라리 힌트가 포함 된 연습용 예제를 저장하고 기본 흐름에서 제외했습니다), 그것이 효과가 있다면 추천 할 수 있습니다.
Cacoullos “”Exercises in Probability “및 Mosteller”의 “50 개의 도전적인 Probability 연습”을 고려하십시오.
For the 확률 측면 저는 Grimmett & Stirzaker의 확률 및 무작위 프로세스 를 좋아합니다. 직관적 인 설명을 제공하는 좋은 방법이면서도 여전히 상당히 엄격하고 적어도 몇 가지 증거를 제공합니다.
통계 측면에서는 Schervish의 통계 이론 이 저에게 있습니다. 당분간 위시리스트를 구입했지만 구매할 수는 없었기 때문에 “좋은 소식을 들었습니다.”대학원 수준의 소개로되어 있으므로 다른 Schervish 책보다 더 엄격 할 수 있습니다.
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- Schervish의 통계 이론에 대한 +1. 측정 이론적 확률에 정통한 사람을위한 훌륭한 책입니다. 거의 완전한 통계 책을 원합니다.
확률 이론 및 수학 통계 by Marek Fisz는 다음과 같은 이유 때문입니다.
- 대부분의 일반적인 증거가 포함되어 있지만 책을 소개 책으로 너무 어렵게 만들지 않습니다.
- 아주 이론적이지만 여전히 c 요점을 설명 할 수 있도록 잘 설계된 예제를 충분히 확보하십시오.
- 연습은 의미가 있습니다. 그들 중 일부는 더 진보 된 유명한 결과입니다.
다른 많은 사람들이 언급했듯이 하나의 좋은 결과는 없습니다. 주어진 저자 또는 저자 그룹이 독자의 이해 수준과 사용자의 뇌에서 알려진 것과 알려지지 않은 것의 다양성에 관한 일련의 가정을 사용하기 때문에 과학 주제에 대한 텍스트. 미적분과 선형 대수의 기초를 아는 사람에게 제가 제안하는 것은 Devore and Berk 의 “응용 프로그램이있는 현대적인 수학적 통계”로 시작하는 것입니다.
확률, 통계 및 무작위 프로세스 소개를위한 학생 솔루션 가이드 책. “추가 질문”과 함께 명확한 예와 연습을 제공합니다. 학습 향상에 도움이되는 각 장의 끝이며 한 아이디어에서 다른 아이디어로 논리적으로 진행됩니다.