大学院レベルで応用統計を自習するための本の推奨事項はありますか？

私は大学でいくつかの統計学コースを受講しましたが、私の教育は非常に理論に基づいていることがわかりました。

私は、あなたが推薦したり、良い経験をしたりした応用統計のテキスト（大学院レベル）を持っている人がいるかどうか疑問に思っていました。

いくつかの非常に良い本：Box、Hunter＆Hunterによる「実験者のための統計：デザイン、イノベーション、発見、第2版」。これは正式には入門テキスト（化学およびエンジニアリングの人向け）ですが、応用面では非常に優れています。

「回帰およびマルチレベル/階層モデルを使用したデータ分析」Andrew GelmanおよびJennifer Hill著。回帰モデリングの適用に非常に適しています。

「統計学習の要素：データマイニング、推論、および予測、第2版」（統計のスプリンガーシリーズ）第2（2009年）修正版、Hastie Trevor、Tibshirani Robert、およびFriedman Jerome。私のリストの最初の2つよりも理論的ですが、アプリケーションの理由とifについても非常に優れています。- PDFリリースされたバージョン

「統計学習入門」（統計学のスプリンガーシリーズ）第6回（2015年）、ガレスジェームズ、ダニエラヴィッテン、トレヴァーヘイスティ、ロバートティブシラーニ-PDF リリース版

これらの3冊の本を読み進めていくと、アプリケーションの非常に優れた基盤が得られるはずです。

ハレル（2001）、回帰モデリング戦略は、

• モデリングを最初から最後までカバーします。そのため、データ削減、欠損値の代入、モデル検証などのトピックが含まれます
• さまざまな段階でさまざまな方法を採用する方法を説明することに重点を置いている
• 本の多くを取り上げた徹底的に練られた例（＆S-Plus / Rコード）

それらに加えて、Wololdrigeによる入門計量経済学：近代的アプローチには、高度な学部レベルで、退行について知りたいことのほとんどすべてがあります。

編集：カテゴリ別の結果を扱う場合は、Hastie等が不可欠です。また、Hastieらの機械学習アプローチとは対照的に、Agrestiによるカテゴリデータ分析は優れた古典的なアプローチです。

ゲルマン他によるベイジアンデータ分析第3版（2013年）レベルはまちまちですが、ほとんどの章から価値のあるものを手に入れることができるほど、私は非常に良い治療法を見つけました。メソッドの原則的な適用に興味がある場合は、この本をお勧めします。

Sheskin's Handbook of Parametric and Nonparametric Statistical Proceduresから多くの使用を得ました。これは、仮説のテスト方法に関する広範な調査であり、理論の優れた紹介と、それぞれの微妙な点に関する多くのメモがあります。出版社のサイト（上記のリンク）で目次を確認できます。

Frank Harrellによる回帰モデリング戦略は、既にいくつかの基本を知っている人にとっては素晴らしい本です。アプリケーション（コードを含む多数のサンプル）、モデルの指定、モデルの診断、一般的な落とし穴への対処、問題のあるメソッドの回避に重点を置いています。

モンゴメリーとランガーの「エンジニアリング統計」を使用しました。それはかなり良いです（特に数学の背景が強い場合）。また、CalTechのオンライン機械学習コースをチェックすることを強くお勧めします。MLコンセプトの紹介に最適です（データ分析の一部である場合）。https://work.caltech.edu/telecourse.html。

2016年9月、ニューヨーク州ワイリーの実験アプリケーションの非線形回帰モデリング：モデリング、モデル検証、および実験の有効化の設計書を執筆しました。ISBN9781118597965、ラインハート、RR。この本は361ページで、多くのテクニックのためのExcel / VBAオープンコードソリューションを備えた関連Webサイトがあります。www.r3eda.comにアクセスしてください。

UW Stat PhDプログラムのトップレベル回帰メソッドシーケンスは、ウェイクフィールドの「ベイジアンおよびフリークエンティスト回帰メソッド」を使用します。これは、多くの数学的統計を見た人にとって特に良い選択です。非常に多くの数学を活用するため、最も単純な適用方法でさえ、ほとんどの本よりもはるかに多くの視点を提供します。

私は、Sean ConnollyによるCollege Statistics Made Easyを使用しました。統計学の第1 /第2コースを対象としています。材料は非常に、非常に簡単に従うことができます。私は数冊の本を試しましたが、これに匹敵するものはありません。