Am leichtesten zugängliche Einführung in die Richtungsstatistik?


7

Frage: Hat jemand eine Empfehlung für eine Referenz, die "die am besten zugängliche" Einführung in die Richtungsstatistik ist ?

Wenn ich "zugänglich" sage, meine ich, dass viele Autoren auf ihrem Gebiet so erfahren und sachkundig sind, dass sie Dinge, die für Neulinge verwirrend sind, oft als selbstverständlich betrachten. Wenn es also ein Einführungsbuch zur Richtungsstatistik gibt (Statistik der Beobachtungen auf kompakten Riemannschen Mannigfaltigkeiten), das diese Gefahr größtenteils vermeidet, würde ich gerne wissen.

Jede Empfehlung, für die der Antwortende eine Erklärung mit 1-2 Sätzen abgeben kann, wäre jedoch hilfreich, zumindest stelle ich mir das vor.

Was die Voraussetzungen betrifft, kenne ich grundlegende Differential- und Riemannsche Geometrie sowie grundlegende Statistiken. Ich bin jedoch kein vollständiger Experte, daher wäre eine Referenz, die dieses Material noch einmal erklärt, für mich nicht problematisch.

Wie stark überschneidet sich das Wissen über die Informationsgeometrie als Nebenfrage mit der Richtungsstatistik? Ich weiß, dass beide Anwendungen der (Riemannschen) Geometrie auf statistische Fragen beinhalten, aber das war es auch schon.

Versuch: Die folgenden (nicht artikelbezogenen) Referenzen finden Sie auf Wikipedia - ich habe jedoch keine Ahnung, wie nützlich oder nicht hilfreich sie für Anfänger sind:

  • Batschelet, E. Zirkuläre Statistik in der Biologie, Academic Press, London, 1981. ISBN 0-12-081050-6.
  • Fisher, NI., Statistical Analysis of Circular Data, Cambridge University Press, 1993. ISBN 0-521-35018-2
  • Fisher, NI., Lewis, T., Embleton, BJJ. Statistische Analyse sphärischer Daten, Cambridge University Press, 1993. ISBN 0-521-45699-1
  • Mardia, KV. und Jupp P., Directional Statistics (2. Auflage), John Wiley and Sons Ltd., 2000. ISBN 0-471-95333-4
  • Downs, (1972) Orientierungsstatistik. Biometrika, 59, 665–676

Das Buch von Mardia und Jupp wird auch in diesem MathOverflow-Beitrag erwähnt .

Antworten:


5

Batschelet ist ein sehr freundliches und reichhaltiges Buch, aber unweigerlich etwas veraltet. Es deckt viel Boden ab.

Ich finde, dass die Bücher, die zuerst von Fisher verfasst wurden, die beste Mischung aus statistischem und wissenschaftlichem Denken aufweisen. Fisher eignet sich am besten für verschiedene moderne Ansätze, einschließlich Grafik, Bootstrapping und Modellierung.

Das Buch von Mardia und Jupp macht stärkere Annahmen über das mathematische Wissen der Leser, enthält jedoch eine Reihe von Beispielen, die auf realen Daten basieren.

Alle diese Bücher ergänzen sich sinnvoll.

Durch die Nutzung unserer Website bestätigen Sie, dass Sie unsere Cookie-Richtlinie und Datenschutzrichtlinie gelesen und verstanden haben.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.