自習用の確率論書

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確率分布関数や累積分布関数などの確率理論の重要な概念を説明する良い本はありますか？

ジョン・ライスによる「数学統計とデータ分析」のような単純な順列概念から始まり、突然（第2章で）実分析、多重積分、表面積分の知識を想定して飛躍し、CDFとPDFとそれらを3次元の図で示します。1つは、すべてがどのように接続されているかについて頭をひっかきます。

私は自習用の本を探していますが、「実用的な人のための微積分」と同じカテゴリの本は大いに役立ちます。

— VK
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どのレベルの洗練度をお探しですか？あなたは実用人のために米と微積分について言及します。また、「非常に単純な」置換の概念にも言及しているため、数学に慣れている必要があります。統計理論と言うとき、どういう意味ですか？あなたが言及する例は、初歩的な確率論の脈にあります。

— 枢機

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私の質問のポイントは、微積分を適切に把握するだけで、十分な量の初等確率理論を学習できることです。あなたが途方もない量の動機なしで多くの式を受け入れて喜んでいる限り、計算なしで（古典的な）適用された統計のまともな量を学ぶことができます。これは、取得するには、残念ながら、かなり困難ですあまりにも統計的に深い理論初等確率論と計算してより親しみずに（私はその用語を理解して）。

— 枢機

ありがとう枢機.。私は、微積分学の十分な知識がなければ統計理論にあまり踏み込めないことを理解しており、ここでは非数学的なテキストを探していません。ライスの本で私が見つけた問題は、それが突然飛躍することであり、この資料を理解するために何を知っていれば良いのか疑問に思っていることです。一方、「Practical Man」は、基本ブロックから概念をゆっくりと構築し、ときどきそれらを繰り返します。後者のシリーズは数学の関係を私に見せてくれたので、なぜ私は長い間微積分学を恐れていたのか疑問に思っています。

— -VKs

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その反応をありがとう。ライスのテキストのようなものを探しているが、「より良い」場合、私の個人的なお気に入りは、ムード、グレイビル、およびボーイズ、統計理論の紹介、第3版、1974です。手に入れるには高価です。それはもう少し高度な本でもありますが、それでもCasella＆Bergerのようなより現代的な競争相手です。とにかく、私は文章が非常に明確だと思います。一般的に正しいペースで移動し、優れた例と演習があります。ロスのような初等確率の本を使用することは、おそらく補足として良いでしょう。

— 枢機

あなたはまた、オンライン講義に興味があるならしてみてくださいcoursera.org/course/probability以上の「Mathyさん」：youtube.com/watch?v=KbB0FjPg0mw

— ティム

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Head First Statisticsをお勧めします。「ヘッドファースト」シリーズは、優れた教訓的品質で読みやすくなっています。それにはたくさんのエクササイズがあり、エクササイズをするのが好きだった数少ない本の一つでした。 http://www.amazon.com/Head-First-Statistics-Dawn-Griffiths/dp/0596527586

— ローランド・コフラー
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このシリーズの本はどれも気を散らすものなので、私にとっては、数学、プログラミング、ギターを弾いても関係ありません。しかし、OP MMV。

— greenoldman

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私は一週間前に同じものを探していました。Harvey Motulskyによるstackexchangeこの本に関する別の投稿から見つけました。タイトルの2番目の部分はかなり下手だと思います。しかし、一般的に私は数学を理解するのに問題はありませんでしたが、それらのどれも私にとって十分に明確な概念を説明していませんでした。レビューに基づいてこの本を注文したばかりなので、まだ自分で意見を述べることはできません。アマゾンとスタックエクスチェンジで良いレビューがありました（多くの人が第1版より第2版を好みました）まったく違うものを探しているなら、これは興味を引くかもしれません。Intuitive biostatistics: A Nonmathematical Guide to Statistical Thinking

— アルン
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私も強くお勧めします。

— マイケルルー

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ダックスベリーの新聞からのシェーファーの本は大丈夫のようです。シェルドン・ロスの本はいつも素晴らしいです。これらは両方とも確率に関する本であり、統計ではなく、あなたが尋ねたものです。

— アダム
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跳躍点として、ブルマーの統計学の原則を強くお勧めします。それは少し古いですが、短く、明確で、安いドーバー版で入手可能です-アマゾンから約10ドル。より現代的で要点のある統計書については、Wassermanの「All of Statistics」をお勧めします。私は数ヶ月前にそれを手に入れ、それはすべての良い調査でした-私は最初のいくつかの章を詳細に読んでいませんが、それは大丈夫のようです。私は、自習の文脈で役立つ実用的なアドバイスのいくつかが好きです-例えば、「偏見は以前は多くの注目を集めていましたが、最近はそれほど重要ではないと考えられています」。

ただし、これは、確率理論のテキストではなく、ある程度の確率をカバーする実用的な統計テキストが必要であることを前提としています。確率論については、メジャー理論をよく読んで、最初にルベグ積分に何かを当てることをお勧めします-しかし、これはあなたがいる場所のようには聞こえません。

— パトリック・カルドン
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Wassermannの本を使用して、10セクションの「エンジニアのための統計入門」クラスの他のすべてのインストラクターが使用する義務があり、必要な教科書よりもずっと良かったという公式の本を補足しました。数学に精通した学生がそれを見るか、より厳格な本を参照することを期待して、すべての証明を省略して驚くべきペースで統計を急ぎます。

— StasK

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https://www.crcpress.com/Introduction-to-Probability/Blitzstein-Hwang/p/book/9781466575578-確率の概要

以前は確率の経験がありませんでした。これは、動機付けのコンテキストで基本的な確率分布を説明する良い本です。離散ランダム変数で始まり、連続に移行します。これは初心者に適しています。基礎を構築して、将来より高度なトピックに取り組むことができるようにします。

— スキム
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