您会为非统计学家的科学家推荐哪本书？

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您会为非统计学家的科学家推荐哪本书？

交货清晰是最受赞赏的。以及对典型任务的适当技术和方法的说明：时间序列分析，大型数据集的表示和聚合。

references

— SilentGhost
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1

您能更精确一点吗？什么类型的分析，在什么情况下，等

— 多米尼克Comtois

好吧，我说的是基础知识，尽可能多的概述。

— Fergus Barker

1

解释的统计数据使用生命科学中的示例涵盖了基础知识。对这些问题的答案这个问题还可能包含的建议，你会发现有用的。

— MånsT

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这是给非统计学家的好书清单。它们中的大多数与概率有关，而某些对于非统计背景的人来说是可读的。HTH

尽管该问题的投票数很高，但我想知道它是否太宽泛，不能为自己谋福利？也许可以通过对该问题本身及其答案的投票之间的差距进行衡量。这些建议是一堆杂烩，包括涵盖非常具体的统计领域的书籍，涵盖更广泛的统计学领域的书籍，但这些书籍的读者对象是从事特定学科的读者，其难度范围完全不同，并且给出的答案更接近“大众科学”类型。在广义上，“科学家”之间的“典型任务”差异很大。

— Silverfish

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在此处输入图片说明

统计

大卫·弗里德曼，罗伯特·皮萨尼，罗杰·普尔韦斯

第四版：2007年，第一版：1978年

作为本科生的学习哲学，我被要求分析与医生一起进行的一项小型研究的一些数据。不用说，我发现自己有些不知所措，但是能够通过模仿生物统计学家朋友给我的一些旧的Stata代码来实现。事实证明该分析足够好，可以帮助发表研究，而我突然对这个有趣的研究领域-统计学感兴趣。

我读的第一本关于统计的书是David Freedman及其同事撰写的Statistics。我最喜欢它的重点是简洁明了地解释统计分析的基本概念（p值实际上是什么意思，为什么对数据进行可视化很重要，对于重要的测试意味着什么，等等）。语言准确，但没有太多数学。在这种概念背景下，我发现继续阅读具有更高级数学的更高级文献要容易得多。

本书涵盖了第一年的统计课程中涉及的所有主题，但没有涵盖时间序列或大数据集的汇总。我觉得在教给非统计学家如何像统计学家那样思考方面做得很好。从那里开始，添加新的方法（例如时间序列）应该相对容易，而且非统计学家应该成为终身学习统计学的道路。

— Jthetzel
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11

+1作为最先从本书中学习统计数据的人（第一版出版后不久：-），他从中学到了很多东西，并赠送了许多副本给同事和客户，我可以热情地推荐它。博览会非常清楚。顺便说一句，第一版没有什么过时的：第三版和第四版使用更新的数据集，但其他方面几乎相同。这意味着第一版（现在是第三版）是便宜货。（第二版还可以，但它开始偏离路线，此错误在后续版本中已得到纠正。）

— whuber

4

FP和P是一本很棒的书，它不会愚蠢到出现真正的问题。

— 彼得·弗洛姆

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答案无疑将取决于他们的学科，他们想学习的方法/技术以及他们现有的数学/统计能力。

例如，想要了解前沿经验计量经济学的经济学家/社会科学家可以阅读Angrist和Pischke的“几乎无害的计量经济学”。这是一本非技术性书籍，涵盖了经济学中的“自然实验革命”。这本书仅以他们知道回归是什么为前提。

但是我认为关于应用回归的最好的书是Gelman和Hill的使用回归和多级/层次模型进行数据分析。它以清晰直观的方式涵盖了基本回归，多级回归和贝叶斯方法。对于具有统计学基础知识的任何科学家来说，这都是一件好事。

— Graham Cookson
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彼得·达加德（Peter Dalgaard）的R介绍性统计书是一本非常不错的书籍，介绍了一些介绍性统计资料，重点是R数据分析软件。

— 斯蒂芬·特纳
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我将假设一些基本的统计知识并推荐：

统计调查（Ramsey，Schafer）包含大量的小型案例研究，因为它们涵盖了用于数据分析的基本统计工具。
多元统计（Flury）的第一门课程，涵盖了数据挖掘等所需的基本统计信息。

— ARS
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6

统计侦探用于该入门课程的教科书（总共有64

— 堂课

1

第一条建议似乎是适当的，但Flury的书不够简洁，涉及一个特殊的主题，而不是一本关于统计的通用入门书。

— Michael Chernick 2012年

1

奇怪的是，这本Flury图书与Jerry Dallal出色且免费的在线测试《统计实践小手册》相关联。我已经更正了这一点，但请在此处保留指向LHSP的链接，这当然是我强烈推荐的书，而且@ars可能也打算将其包括在内。

— gung

该链接已消失。这叫什么课程？

— 准

15

汗学院（Khan Academy）提供了一些不错的统计入门/入门视频：http : //www.khanacademy.org/#statistics

— 思茅
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15

许多具有最低数学背景的社会科学/心理学学生，例如Andy Field的书：《使用SPSS发现统计信息》。他还拥有一个共享许多材料的网站。

— Jeromy Anglim
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3

那是一个令人毛骨悚然的网站。

— Waldir Leoncio 2014年

3

我认为Jeromy是正确的。很多人喜欢这本书。再加上（比如说）在线程@whuber的评论stats.stackexchange.com/questions/157217/... “这里略读页和那里的SPSS本书提供了深入了解一些我们得到这个网站上真的很困惑的问题：我认为他们必须来自那本书的读者。书中充满了错误，错误信息和彻头彻尾的捏造。”

— 尼克·考克斯

10

不想插入我的书，但它似乎确实适用。去年，我与Wiley出版了一本书，名为《医师，护士和临床医生生物统计学的精要》。这是平装书，总共214页。它为您带来的好处是，它强调了在生物学应用中很重要的主题，但可能不像您希望的10天自学课程那么简洁。 “生物学学生入门统计”Trudy Watt撰写的第二版，由Chapman和Hall / CRC 1997出版，是另一本适合您的平装本。它比我的书简单一些，但不包括生存分析，我认为这是生物学研究（尤其是临床试验）中非常重要的主题。她的书有236页。我还要提及Gonick撰写的“统计卡通指南”。幽默的书，但也很好地涵盖了基本概念，并且非常容易阅读。

— 迈克尔·切尼克
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2

@拖延者。非常感谢。我真的很感谢您以及MAcro，Huber和其他人所做的编辑。我将尝试学习更多并减轻一些负担。

— Michael Chernick

9

普通英语的统计数据非常好。

亚马逊上的4.5，11条评论。

也很好地解释了方差分析。

— 尼尔·麦圭根
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9

可能是最好的基础知识，获得全局/想法的书将是：

罗伯特·阿伯森的统计学作为原则性论点

— ung
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2

这是一个奇妙的书（见我的审查，但我认为这是最好的姐妹篇。

— 彼得·弗洛姆

7

伦纳德·姆洛迪诺（Leonard Mlodinow）的《醉汉之路：随机性如何统治我们的生活》是一本非常适合外行人的书。愉快和教育。

它可能不是一本教科书，但却使您以正确的方式思考世界。

— 西科克尔
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5

它有点旧，但是我找到了克里斯·查菲尔德的书，

技术统计：应用技术课程

是一个很好的介绍。

这是我首先从概念角度学习统计的方式。

— kaybenleroll
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1

在Amazon ... sketchy

— Neil McGuigan

就这样？我很惊讶，因为这是一本非常好的书。同一位作者还对时间序列分析进行了出色的介绍。

— kaybenleroll 2011年

5

作为该主题的首次介绍，我喜欢Data Analysis：贝叶斯教程。

为了对定量科学推理的基本概念进行深入的哲学讨论，我推荐了《概率论：科学的逻辑》。但是，这本书并不是一个很好的介绍。仅向想知道为什么贝叶斯统计是这样和/或对贝叶斯统计的历史回顾感兴趣的人推荐此方法。

— Thies Heidecke
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5

对于您的第二项建议，我表示不同意。尽管肯定是一本有趣的书，但对于非统计学家来说，这几乎肯定不是开始的地方。特别是有人担心交货清晰。

— 红衣主教

1

没错，这不是一个很好的初读主题，而且写得也不简洁。尽管如此，我还是想到了一个对如何建立一种一致的统计分析方法感兴趣的科学家，这使他读起来很有趣。但绝对不是介绍。我将更新我的答案以反映这一点。

— Thies Heidecke，

我同意@cardinal但我想补充的是，第一本书也不是一个很好的第一本书上的统计数据-在仅仅着眼于贝叶斯方法，这是不全面的，它并不专注于统计的基本原则全部（相当有选择性地展示材料），并且需要一定的数学背景。然而，这是一本非常好的书，只是不如一本“统计第一本书”。

— 蒂姆

4

山姆·萨维奇（Sam Savage）的《平均瑕疵》。

— 约翰·D·库克
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4

一本不错的书，具有哲学性，但不是OOP所寻找的。

— Michael Chernick 2012年

4

这么多很棒的建议！这不是您所要的，但是如何用统计数字撒谎却很简短。它不会直接传授您想要的东西，但确实有助于指出违反假设和其他缺陷的地方。

— 托马斯·莱文
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3

这可能会有所帮助，但不能提供有关统计的介绍性文字。

— Michael Chernick 2012年

4

罗伯特·索卡尔（Robert R. Sokal）和F.詹姆斯·罗尔夫（F. James Rohlf）撰写的
“生物统计学：生物学研究中的统计原理和实践” 斯坦顿·格兰茨（Stanton Glantz）撰写的杰罗德·扎尔（Jerrold H. Zar）的 “ 生物统计学分析”

— 斯坦
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2

这里的建议不错，但是前两个不是简明的书。

— Michael Chernick 2012年

4

对于基本的统计数据：http : //www.bbc.co.uk/dna/h2g2/A1091350和http://www.robertniles.com/stats/

有关数据可视化的良好指南：http : //www.perceptualedge.com/-特别是，请尝试通过http://www.perceptualedge.com/files/GraphDesignIQ.html进行Graph Design IQ测试（需要Flash）

注意，这些是正交的-有很多统计专家在数据可视化方面很糟糕，反之亦然。

— 能源数字
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4

以下是我用于MSEE课程和研究的教科书，我发现它们相当不错。

亨利·史塔克（Henry Stark）和约翰·伍兹（John W. Woods）的《工程师的概率，统计和随机过程》（详细解释概念，对通信和信号处理人员有益）。
Hsu Hsu 撰写的Schaum的《概率，随机变量和随机过程概述》（概念的简洁解释，有大量已解决的示例）。

— Naveen
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3

我最近发现，即使您可以学习统计信息也非常有用。

— 詹姆斯·韦伯斯特
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3

胡克（Hooke）的“ 如何从统计人员讲骗子 ”。我喜欢它向外行人解释统计概念的方式。

至于解释统计学家的动机，《 The Lady Tasting Tea》是一本好书。

— JM
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1

我认为这两本书都是非常不错的书，可以为OP带来出色的阅读体验。但是，OP都不要求提供有关统计的简明介绍性文本。

— Michael Chernick 2012年

3

我强烈推荐Box，Hunter和Hunter撰写的“ 实验者的统计数据：设计，创新和发现，第二版 ”。任何对实验进行统计分析的科学家必读的书。也有一个配套的R包（BHH2）。

— 林德洛夫
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2

这是一本很好的文章，但不够简洁，强调设计而不是提供统计学的一般介绍。我认为许多答复都远离了OP最初提出的问题。

— Michael Chernick 2012年

3

多年来，我发现《工程统计手册》在实践上很有用。

它是免费在线提供的。

— 史蒂夫
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3

Gotelli和Ellison（2004）生态统计入门

它面向“室外科学”（生态学，环境科学，生物学），但教学法非常出色。任何人都可以从中受益。

— Goangit
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不同意。太多的错误和混乱。见我在Amazon.com上的评论amazon.com/Primer-Ecological-Statistics-Second/product-reviews/...

— 尼克·考克斯

2

我最近有这个网站向我指出。它涵盖了许多对新统计学家有用的书，并针对性地讨论了他们的各种优点和缺点，并在最后总结了一些内容。

— 蜜雪儿
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1

这讨论了很多列出的书籍。对于OP，这是一个非常不错的链接。不过，它没有提及任何专门针对生物学家的书。

— Michael Chernick 2012年

2

“理论统计”，
Keener，Robert W.
第1版，2010年，XVII，538页。
精装书，ISBN 978-0-387-93838-7

关于这本书...

— 7997
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2

@MichaelChernick你读过这个问题吗？它说：“您会为非统计学家的科学家推荐什么书？” 仅仅为了“投票”而投票不是逻辑。此外，如果您读过这本书，就会知道它对统计数据有相当科学的了解。知道这本书（在其他卡车中）并阅读了该问题（与您相反），使我相信，我的回答被证实是正确的，可能对OP的要求有所帮助。我还有什么可以向您解释的吗？Tsss ...

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对不起，我因我的不赞成而使你不高兴。我认为解释下降投票的原因是适当的。OP需要一本入门书籍，而不是有关理论统计的书籍。如果您不回答问题，您应该投反对票。另外，如果这对初学者来说是一本好书，则应解释原因。我在6月15日给出了答案，并推荐了三本适合生物学家医师和护士的书籍，并解释了为何有用。漫画卡通指南非常适合普通观众。

— 迈克尔·切尔尼克

1

但是，如果您认为尽管有这本书的标题，对科学家还是很有价值的，并将其添加到您的答案中，我将重新追踪我的不赞成意见。我的回答表明我确实阅读并正确回答了该问题。

— 迈克尔·切尔尼克

4

当我在研究生院学习Keener的理论统计序列时，这本书尚未制作出来，因此我们仍然使用该书的“实用”版本-这非常具有挑战性，但是很棒。我认为该方法与某些“标准”理论统计文本（例如Casella和Berger，Lehmann）有所不同，我认为我更喜欢它。可以肯定的是，尽管这本书大部分是自成体系的，但它要求具有很强的数学背景。我很高兴现在看到它-我一定会得到一份。

— 2012年

1

@Macro您看过这本书在亚马逊的评论吗？有人说，这是“受到令人困惑的符号和说明的困扰”。你有什么意见？

— 一位老人在海里。

2

我建议：统计侦探（Ramsey＆Schafer）和生物统计分析（Zar）。

— 卢卡斯11
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您为什么推荐这些书？

— Sven Hohenstein 2014年

2

我们用第一本书作为教科书。优点之一是可以通过实例教您统计学。这很棒。第二个是我正在阅读的内容，它详细解释了统计信息的工作方式。但是对于这两本书，都有一个缺点：书籍中不涉及R之类的统计软件。

— 2014年

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我真的很喜欢“傻瓜”系列，从我读过的几页来看，德博拉·拉姆西（Deborah J. Rumsey）的“傻瓜统计”是一本好书，无论是非统计学家还是寻求某种方法的统计学家向非统计人员解释统计概念。

— 沃尔迪尔·莱昂西奥
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除此之外，我建议：统计侦探：数据分析方法课程。遵循本书中的示例，许多概念变得更容易理解。

— 卢卡斯11
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Whitlock和Schluter 生物数据分析 https://www.amazon.com/The-Analysis-of-Biological-Data/dp/1936221489 是统计学和科学的杰出结合。您不必是生物学家（我当然不是）可以理解和欣赏这些例子。它不仅声音清晰，而且娱乐有趣。

— 尼克·考克斯
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如果您要使用SPSS，我会推荐这本书：Weinberg＆Abramowitz撰写的《使用SPSS进行行为科学的数据分析》。它写得很好并且易于访问。请注意，它并不涵盖时间序列。

— 多米尼克·科托伊斯
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这在很大程度上取决于他们的背景，但是我发现“简而言之的统计数据”非常好。

— PeterR
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我发现“统计数字”在错误/遗漏的数字，公式错误，错误的解释方面存在严重缺陷，并且该书甚至没有关键值表格。这在作者写道“并且由于关键值是foo，因此很重要”的地方尤其糟糕，这使读者完全不清楚该foo值来自何处。这本书确实有一个很好的介绍部分，但最终应对其进行编辑以使其良好。只需查看本书的勘误页面，然后为所有错误而惊叹。

— xmjx