Kostenlose statistische Lehrbücher


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Gibt es kostenlose statistische Lehrbücher?


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Sehen Sie sich das eBook "Statistics Topics" bei Amazon von Mehta und sein kostenloses Weblog "Statistics Ideas" mit Vorlesungsfolien an. Fast kostenlos und in einigen pädagogischen Themen besser als die, die Sie auf Ihrer Ressourcenliste zitieren.
user48690

Antworten:



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Die Elemente des statistischen Lernens von Hastie, Tibshirani und Friedman sind ein Standardtext für Statistik und Data Mining und jetzt kostenlos:

https://web.stanford.edu/~hastie/ElemStatLearn/

Auch hier erhältlich .


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Warum 70 US-Dollar für das Buch bezahlen? Um die Autoren zu unterstützen und eine physische Kopie zu haben. Deshalb habe ich es trotzdem getan!
Shane

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Ich stimme Shane zu ... und ein Ausdruck erleichtert das Lesen erheblich.
Vince

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Hab ich auch gemacht (vorherige Ausgabe). Aber es ist schön, online nachschlagen zu können, wenn das Buch nicht zur Hand ist. Und um Zugang zu der neuen Ausgabe zu haben.
Glaube

(+1) Ich wollte nur sagen, dass dies ein großartiges Buch ist, es ist mein absoluter Favorit. Ich habe auch eine physische Kopie bestellt :-).
Néstor

Wenn Sie an Hasties und Tibshiranis Seminar über statistisches Lernen und Data Mining teilnehmen, erhalten Sie eine kostenlose Kopie des Textes. Und Sie können Ihr Buch signieren lassen!
RobertF



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Ich habe das Engineering Statistics Handbook oft als nützlich empfunden. Es kann hier gefunden werden .

Obwohl ich es nie selbst gelesen habe, höre ich, dass die Einführung in die Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik mit R sehr gut ist. Es ist ein komplettes E-Book mit ca. 400 Seiten (auch als aktuelles Buch erhältlich). Als Bonus bringt es dir auch R bei, was du natürlich sowieso lernen möchtest.


+1 Für diese Ressource. Wie der Name schon sagt, ausgezeichnet für einen praktischen Ansatz bei technischen Problemen.
Bossykena

Erster Link ist tot.
Bru


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Ist hier ein frisches: Einführung in die Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik R verwenden . Es ist zwar R-spezifisch, aber es ist großartig. Ich habe es noch nicht gelesen, aber es scheint in Ordnung zu sein ...


Verbindung ist unterbrochen. Versuchen Sie es unter lulu.com/items/volume_68/8123000/8123594/3/print/IPSUR.pdf
oob am

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Erste Ausgabe unter cran.r-project.org/web/packages/IPSUR/vignettes/IPSUR.pdf und zweite Ausgabe unter ipsur.org
Henry

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Ich habe wegen "Es ist großartig. Ich habe es nicht gelesen."
Rolando2

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Maschinelles lernen

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Wenn Sie jetzt zu spezielleren Themen wechseln, gibt es:

  • Rasmussen & Williams Gauß - Prozesse für maschinelles Lernen , das ist das Buch auf Gaußprozesse.

  • Mit Spannung erwartete Goodfellow, Bengio und Courville Deep Learning Lehrbuch , das bald von MIT Press veröffentlicht wird. Es ist noch nicht veröffentlicht, aber das Buch ist bereits online verfügbar. Auf der offiziellen Website kann man es im Browser anzeigen, aber nicht herunterladen (gemäß Vereinbarung mit dem Verlag), aber es ist einfach, ein kombiniertes PDF zu finden, z . B. hier auf Github .

  • Csaba Szepesvári, Algorithmen für das Reinforcement Learning , ein kurzes Buch über RL. Ein klassisches, viel ausführlicheres, aber etwas veraltetes Lehrbuch ist Sutton & Barto, Reinforcement Learning: Eine Einführung, die auch online frei verfügbar ist, jedoch nur in einem umständlichen HTML-Format.

  • Boyd und Vandenberghe, Convex Optimization .

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Norman Matloff hat ein kostenloses Lehrbuch für Mathematikstudenten geschrieben . Eine Art Nischenmarkt, nehme ich an. Für das, was es wert ist, habe ich es nicht gelesen, aber Matloff hat einen Doktortitel. arbeitet in der mathematischen Statistik für eine Informatikabteilung und hat ein wirklich gutes R-Buch geschrieben, das ich Leuten empfehle, die besser in die nächste Stufe der Programmierung von R einsteigen möchten (im Gegensatz dazu, nur Modelle mit Festfunktionen zu versehen).


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OpenIntro Statistics

http://www.openintro.org/stat/textbook.php

Preiswerte Taschenbuchkopien sind auch bei Amazon erhältlich.


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Ich habe dies von der Antwort auf den Kommentar verschoben, da ich meine Meinung zu kostenlosen Büchern im Internet ausdrücke, anstatt eine Liste einiger zu erstellen. Als Autor und Eigentümer von Büchern sehe ich beide Seiten. Ich weiß zu schätzen, dass die meisten Statistikbücher, insbesondere wenn sie sich mit speziellen Themen befassen, sehr teuer sind. Als Autor, der große Anstrengungen unternommen hat, um nützliche und informative Bücher zu schreiben, haben die Autoren und Verleger meiner Meinung nach eine Vergütung für die Bemühungen verdient, die sie unternommen haben, um die Bücher zu produzieren. Deshalb denke ich nicht, dass Bücher kostenlos sein sollten.
Michael Chernick

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Aber wenn Autoren Material kostenlos ins Internet stellen wollen, ist das ihre Wahl. Davon können wir alle profitieren.
Michael Chernick

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Sie könnten die gleichen Argumente in Bezug auf Software vorbringen, aber wir alle profitieren von R.
Jeremy Miles,




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Für den Einstieg in stochastische Prozesse und SDEs sind die Vorlesungsskripte von Tom Kurtz kaum zu übertreffen. Es beginnt mit einer anständigen Überprüfung der Wahrscheinlichkeit und einiger Konvergenzergebnisse und geht dann in ziemlich klarer, verständlicher Sprache direkt auf zeitstochastische Prozesse ein. Im Allgemeinen ist es eines der besten Bücher zum Thema - kostenlos oder anderweitig -, die ich gefunden habe.


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" Eine Einführung in das statistische Lernen mit Anwendungen in R " http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/ von zwei der drei Autoren des bekannten Buches " The Elements of Statistical Learning " und zwei weiteren Autoren . Eine Einführung in das statistische Lernen mit Anwendungen in R wird auf einer einführenden Ebene mit weniger mathematischem Hintergrund als die Elemente des statistischen Lernens geschrieben, verwendet R (im Gegensatz zu den Elementen des statistischen Lernens) und wurde erstmals 2013, einige Jahre, veröffentlicht nachdem dieser thread gestartet wurde.



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Cosma Shalizi, CMUs ML-Guru, aktualisiert gelegentlich den Entwurf eines Statistikbuchs mit dem Titel Advanced Data Analysis from a Elementary Point of View, das in Kürze von Cambridge Press veröffentlicht wird . Kann es gar nicht genug empfehlen ...

Hier ist das Inhaltsverzeichnis:

I. Regression and Its Generalizations
Regression Basics
The Truth about Linear Regression
Model Evaluation
Smoothing in Regression
Simulation
The Bootstrap
Weighting and Variance
Splines
Additive Models
Testing Regression Specifications
Logistic Regression
Generalized Linear Models and Generalized Additive Models
Classification and Regression Trees 

II. Distributions and Latent Structure
Density Estimation
Relative Distributions and Smooth Tests of Goodness-of-Fit
Principal Components Analysis
Factor Models
Nonlinear Dimensionality Reduction
Mixture Models
Graphical Models 

III. Dependent Data
Time Series
Spatial and Network Data
Simulation-Based Inference 

IV. Causal Inference
Graphical Causal Models
Identifying Causal Effects
Causal Inference from Experiments
Estimating Causal Effects
Discovering Causal Structure 

Appendices
Data-Analysis Problem Sets
Reminders from Linear Algebra
Big O and Little o Notation
Taylor Expansions
Multivariate Distributions
Algebra with Expectations and Variances
Propagation of Error, and Standard Errors for Derived Quantities
Optimization
chi-squared and the Likelihood Ratio Test
Proof of the Gauss-Markov Theorem
Rudimentary Graph Theory
Information Theory
Hypothesis Testing
Writing R Functions
Random Variable Generation

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Ich verweise regelmäßig auf Cosmas Notizen. Da ist ein gutes Material
drin



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Ich weiß, dass andere Autoren sich Mühe gegeben haben, ihre Bücher hier auf dem Stapel auszutauschen ... Die gedruckte Version unserer Ausgabe von 2002 wurde dreimal gedruckt und dreimal ausverkauft. Springer und Google haben vor kurzem damit begonnen, es (nur Buch) als PDF-eBook (ohne Software) auf den Websites von Springer und Google für 79 US-Dollar zu verkaufen.

Wir freuen uns, die PDF eBook-Version (Ausgabe 2002) KOSTENLOS für StackExchange-Benutzer zur Verfügung stellen zu können:

http://www.mathstatica.com/book/bookcontents.html

Bildbeschreibung hier eingeben

Dies ist eine vollständige PDF-Version der gedruckten Originalausgabe von 2002. Obwohl keine Software enthalten ist (weder Mathematica noch mathStatica ), sind die Methoden, Theoreme, Übersichtstabellen, Beispiele, Übungen, Theoreme usw. alle nützlich und relevant ... auch als Referenztext für Leute, die nicht einmal Mathematica haben .

Man kann entweder herunterladen:

  • das gesamte Buch als einzelne Download-Datei ... mit klickbarem Inhaltsverzeichnis etc, ... oder

  • Kapitel für Kapitel.

iBooks-Installation

So installieren Sie als iBook:

  • Laden Sie das gesamte Buch als einzelne PDF-Datei herunter

  • Ziehen Sie es dann in iBooks (im Abschnitt: PDF-Dateien).

iPad-Installation

So installieren Sie auf einem iPad:

  • Zuerst als iBook installieren (wie oben)

  • Öffne iTunes. Wähle dein iPad aus. Klicken Sie auf Bücher: Wählen Sie das Buch aus und synchronisieren Sie es mit Ihrem iPad.


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Ein digitales Lehrbuch über Wahrscheinlichkeit und Statistik von M. Taboga finden Sie unter https://www.statlect.com. Das Niveau ist mittelschwer. Es enthält Hunderte von gelösten Übungen und Beispielen sowie schrittweise Nachweise aller vorgestellten Ergebnisse.

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