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El libro de referencia de estadística con R – ¿existe y qué debe contener?

De fondo

Hay un gran debate en torno a esto, así que pensé que podría encontrar mi respuesta de antes peldaños en StackExchange y buscando en google furiosamente. Después de usar la mitad de un día tratando de encontrar un solo libro de referencia para los (bio)estadística con R, me puse muy confundido y tuvo que renunciar. Tal vez el material combinado es en realidad mejor que cualquier de los libros que usted puede comprar en el momento. Vamos a encontrar.

El internet está lleno de buena literatura libre para el lenguaje R, así que realmente no hay punto de pagar por un libro mediocre, lo cual termina siendo utilizado como una oficina de la decoración de la mayoría de las veces. El R página web, listas de libros relacionados con la R y hay un montón de ellos. Para ser más exactos: 115. Sólo uno de ellos se anuncia con palabras "independiente de referencia de las estadísticas de libro". Es 8 años de edad ahora y puede ser obsoleto. La cuarta edición de la Moderna Estadística Aplicada con S es aún mayor. El R Libro es a menudo extraídas como demasiado básico y no se recomienda debido a la falta de referencias, mal formateado código y un mal acabado.

Sin embargo, estoy buscando un libro, que se podría utilizar como independiente referencia a las prácticas de estadística (primero y principal) con R (secundaria). El libro debe vivir en mi escritorio de la oficina recogida de anotaciones, las manchas de café y dedo grasiento se imprime en lugar de polvo en el estante de libros. Se debe reemplazar la colección de pdf gratis es que he estado usando hasta ahora, no hay que olvidar que R viene con una excelente biblioteca de referencia. "¿Cuál es el enfoque correcto?", "¿por qué?" y "técnicamente, ¿cómo funciona?" a menudo son más ardiente de las preguntas de "cómo hacerlo con R?"

Ya que soy un ecologista, estoy principalmente interesado en las aplicaciones de la bioestadística. Sin embargo, ya que estas cosas están a menudo conectados, interdisciplinario general de referencia sería el más valioso para mí.

La tarea

Si un libro existe (lo dudo), favor de proveer el nombre del libro (sólo uno por cada respuesta) y una breve reseña de el libro explicando por qué no debe ser nombrado como el libro de referencia para el tema. Dado que esta pregunta no es muy diferente de los ya existentes, por favor, utilice este dibujo para su respuesta. Usted también puede enumerar los defectos de la reserva para que podamos lista de las personas como de las características de los ideales libro de referencia.

Mi pregunta es cuál debería ser el libro de referencia para las estadísticas (de la mayoría de los tipos utilizados) con R?

Algunas reflexiones iniciales son las siguientes características generales (por favor, actualización):

  • Grueso como un ladrillo
  • Conciso, pero comprensible
  • Lleno de figuras (con la " R código proporcionado)
  • Fácil de entender tablas y diagramas que describen los detalles más importantes del texto
  • Fácil de entender, texto descriptivo acerca de las estadísticas y métodos que contiene la más importante de las ecuaciones.
  • Buenos ejemplos para cada enfoque (con código R)
  • Amplia y actualizada de la lista de referencias
  • El mínimo número de errores tipográficos

Tabla de contenido

Puesto que yo no soy un experto en estadísticas y necesitaría esta (no existente?) libro para responder a la pregunta es difícil para mí escribir sobre el contenido. Porque El R Libro claramente tiene la intención de ser el libro de referencia de estadística con R, pero es a menudo criticado, he copiado la tabla de contenido del libro como punto de partida para la tabla de contenido para la versión independiente de R estadísticas del libro de referencia. Tarea adicional: por favor, proporcione adiciones, sugerencias, supresiones, etc para la tabla de contenido.

  1. Introducción
  2. Fundamentos del Lenguaje R
  3. La Entrada De Datos
  4. Dataframes
  5. Gráficos
  6. Tablas
  7. Matemáticas
  8. Los Tests
  9. Modelización Estadística
  10. Regresión
  11. Análisis de la Varianza
  12. El análisis de la Covarianza
  13. Modelos Lineales Generalizados
  14. Los Datos Del Conteo
  15. Recuento de Datos en las Tablas
  16. Proporción De Datos
  17. Respuesta Binaria De Las Variables
  18. Los Modelos Aditivos Generalizados
  19. Modelos De Efectos Mixtos
  20. Regresión no lineal
  21. Modelos De Árbol
  22. Análisis De Series De Tiempo
  23. Las Estadísticas Multivariantes
  24. Estadística Espacial
  25. El Análisis De Supervivencia
  26. Los Modelos De Simulación
  27. Cambiando el Aspecto de los Gráficos
  28. Referencias y lecturas Adicionales
  29. Índice

Lo que se ha dicho antes?

StackExhange contiene varias bandas de rodadura pidiendo estadísticas e R libro de sugerencias. Libros para aprender el lenguaje R se pregunta acerca de un libro de referencia el aprendizaje del lenguaje R sin estadísticas aspecto. El Arte de la Programación de R es catalogada como la mejor sugerencia. Libro para Aprender Estadística con R pide ideal de un libro de introducción a la estadística, que no es realmente lo mismo que un libro de referencia. Abrir la Fuente estadística de los libros de texto rangos estadísticos Multivariados con R como la mejor alternativa. ¿Qué libro recomendarías para no estadístico científicos? pregunta acerca de la mejor referencia de las estadísticas de libro sin especificar el programa de elección. De referencia o un libro en la simulación del diseño experimental de datos en R puntuaciones tal vez más cercano a mi pregunta. Introducción a la Programación Científica y la Simulación Utilizando R es la más recomendable libro aquí y podría estar cerca de lo que yo estoy buscando. Sin embargo, este libro no es suficiente como único libro de referencia para las estadísticas con R.

Algunas sugerencias para el libro de referencia y sus defectos

R en Acción ha recibido mejores críticas que La R Libro, pero al parecer es bastante introductorio.

Biostatistical diseño y análisis mediante R: una guía práctica quizás es lo que estoy buscando. Se ha recibido una buena crítica, pero al parecer también contiene muchos errores de ortografía. Además, este libro no se centra en la explicación de las estadísticas, sino que da los análisis estadísticos como ready made recetas para los investigadores a utilizar.

Modelos ecológicos y de Datos en R omite el nivel introductorio. Esta es una característica muy útil de ver que la palabra "introducción", los puntajes de los 43 apariciones en el R lista de libros, pero tal vez no del todo satisfactoria, si estamos después de que el libro de referencia para las estadísticas...?

Introducción a la Programación Científica y la Simulación Utilizando R recibido muy crítica positiva, pero se limita a los datos de la simulación.

Richiemorrisroe sugiere que la Moderna Estadística Aplicada con S es suficiente para que un autónomo referencia de las estadísticas de libro con R. Este libro ha recibido excelentes críticas (1,2) y es, probablemente, el mejor candidato para el título en el momento? La más reciente versión salió hace 10 años, que es un tiempo bastante largo teniendo en cuenta el desarrollo del programa.

Dimitriy V. Masterov sugiere el Análisis de los Datos Mediante Regresión Multinivel y/Modelos Jerárquicos. No ha comprobado este libro todavía.


Después de leer un montón de reseñas de libros, parece evidente que el libro perfecto pedido que aquí no existe todavía. Sin embargo, es tal vez posible elegir uno que está muy cerca. Esta banda de rodadura está diseñado como un wiki de la comunidad para los usuarios de las estadísticas para encontrar el mejor existente en el libro de referencia y como una motivación para los nuevos y viejos autores de libros para mejorar su trabajo.

12voto

MGOwen Puntos 122

Yo personalmente pensaba que la Moderna Estadística Aplicada con S-Plus garrapatas todas las casillas que se han descrito. Cada ejemplo tiene R código, dan buenas referencias de otras fuentes, y Venables y Ripley tienen una maravillosa conciso y explicativo estilo de escritura que me gustó mucho. Tiendo a volver a leer el libro cada tan a menudo, y cada vez que puedo conseguir más de él. Por supuesto, su kilometraje puede variar.

12voto

aron Puntos 174

Estoy de acuerdo con el actualmente superior votado respuesta que MASS4 era un muy buen ajuste a la solicitud y tener la misma experiencia como otro participante, con dificultades para satisfacer la exigencia de un nivel bastante alto de sofisticación estadística. MASS3 de hecho fue mi primer "Rbook" y me sirvió bastante bien en esa capacidad. Me hizo comprar Crawley "La R Libro", y consideró insatisfactoria para ambos una descripción inexacta de la R el lenguaje y el ser poco más que un conjunto de ejemplos de trabajó que parecía carecer de la profundidad de la teoría estadística.

Sin embargo, con el paso del tiempo, he encontrado Harrell "modelos de Regresión de Estrategias" (RMS) un mejor ajuste para el "biostatistical" enfoque de esta cuestión, así como tener una buena profundidad. No es un texto introductorio en el R. Para que uno debe buscar en otra parte, y para que os recomiendo uno de Introducción a la Programación Científica y la Simulación Utilizando R [http://www.crcpress.com/product/isbn/9781420068726] o (a pesar de su nombre) "R" para Dummies", escrito por una pareja de mucho tiempo contribuyentes a StackOverflow R de la publicación de las etiquetas. Sólo tengo RMS en su primera edición, cuando estaba más centrado en la S, pero desde ese tiempo Harrell ha cambiado a R y es totalmente compatible con la rms/Hmisc R paquete duo. Creo que cumple @gung sugerencia para una cobertura especial en varios de los dominios incluidos en la lista, aunque no para el análisis espacial o modelos mixtos.

5voto

Sean Hanley Puntos 2428

Gracias por tan buena pregunta, y especialmente la compilación de toda esa información. Por desgracia, el libro que estás describiendo no existe, y para ser honesto, no podría existir. Si lo que principalmente quiero es un libro de referencia para las estadísticas, me gustaría empezar con un buen libro en modelos lineales. Mi recomendación es Kutner et al, cumple con los criterios de ser mayor de un ladrillo en volumen y de masa, es muy completa, clara, y con un montón de ejemplos. De hecho, si se elimina el requisito R, es bastante garrapatas fuera de toda tu lista. Me refiero a volver a menudo. Sin embargo, en ~1500 páginas, casi sólo cubre los modelos lineales, es decir, la regresión y ANOVA-hay algunos breves capítulos en un par de otros temas, pero usted realmente desea que otros libros para que. A continuación, me gustaría obtener un top-notch de estadística libro de referencia, en el nivel adecuado para usted, por lo que otras técnicas que usted puede necesitar para trabajar (por ejemplo, análisis de supervivencia, análisis espacial, etc.). Si esos libros no utilizar R para sus ejemplos, es posible que desee obtener un R específico del libro, como uno de los uso-R! los libros, pero entre la documentación, las viñetas, la R-ayudar a las listas de correo, StackOverflow, y CV, puede que no necesite. Si quieres aprender a programar en R de la manera correcta, usted debe conseguir uno de esos libros, también. En este punto, usted tiene por lo menos 4 libros. Lo siento, pero esa es la manera que es. Nadie que trabaja mucho con las estadísticas sólo tiene un libro que lo cubre todo.

5voto

Neal Puntos 316

No creo que un libro como este existe. El libro que yo creo que viene más cercano es de Gelman y de la Colina de Análisis de Datos Utilizando la Regresión Multinivel y/Modelos Jerárquicos.

Contras:

  • Es ~5 antiguo y dirigido a los científicos sociales.

  • No lo tienen todo en la tabla de contenido lista (nada espacial, básicamente nada en la serie de tiempo, etc.)

Pros:

  • Bien escrito

  • Tiene una fe de erratas y una tabla de contenido en el link

  • Cubre la clave de cosas como la falta de datos, que no está en la lista numerada.

  • Pega la mayoría de los artículos en su lista de viñetas.

  • Un montón de gráficos y código R (algunos Errores de código para el multi-nivel).

  • Todos los datos/código está disponible para su descarga.

4voto

MattoxBeckman Puntos 827

Estoy trabajando mi camino a través de Elementos de Aprendizaje Estadístico. Este libro cubre una gama increíble de técnicas (así es de 700 páginas), pero cada enfoque se explica claramente en un muy práctico, en lugar de muy teórica. Es explícitamente no contienen nada acerca de R, sin embargo, los diagramas y los gráficos son todos hechos claramente con R y hay paquetes en CRAN para todos los temas que se discuten. Los autores han sido involucrados con el desarrollo de la I (así como un buen trozo de la moderna máquina de técnicas de aprendizaje).

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