Tukeyによる探索的データ分析の現代の後継者ですか?


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私はTukeyの本「Exploratory Data Analysis」を読んでいます。1977年に書かれて、本は紙/鉛筆方法を強調します。大きなデータセットを瞬時にプロットできることを考慮した、より「現代的な」後継機はありますか?


これはコミュニティwikiですか?
-richiemorrisroe

これがCWである必要があるかどうかは明確ではありません。良い答えがないかもしれません。1つの明確な未解決の答えがあるかもしれません。効果的な回答の長いリストを生成する場合があります。しばらく様子を見てみましょう。
whuber

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これは良い質問です、バイオフリーザー。私は、他の作業方法と密接な類似性があることに注目したいだけです。私のお気に入りは、ペンと紙のEDAは、近代的な木工用のハンドツールと同様に、近代的な統計です。(「現代の」木工では、テーブルソーやルーターのような多くの電動工具を使用して、初心者でも許容できる結果を短時間で得られるようにしています。一般に、電動工具を使用する場合でも、より効率的かつ効率的に作業することを学びます。)
whuber

4
はい、木工はいい例えです(数字の欠落、数字の欠落)。software-carpentry.orgも参照してください。
デニス

回答:






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ロナルドピアソンの工学、科学、および医学のデータ探索については、ここで言及する価値があります。主な対象読者は、より多くの統計を知ってほしいと願う小さな数学を恐れない科学者のようです。これは非常に大きなグループであり、ここでよく表されています。それは少し風変わりで風変わりですが、それは多くの地面をカバーし、多くの賢明なアドバイスが含まれています。多くの新しいアイデアを提供するという意味でテューキーを再訪するわけではありませんが、少し間違っていると思われる場合でも、勉強するのはやりがいがあります。

この本はほとんど注目を集めていないようです。それはおそらく非常に高価であり、明らかにコーステキストとしては適切ではなく、ハードカバーでのみ入手可能であるためです。しかし、それは知的で読みやすく、現代の入門教科書(初歩のページやページ、愚かなアイコン、幸せな若者の無料の写真、箱のあるうるさいレイアウトなど)のゴミがありません。



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読むべきもう1つの良い本は、Beautiful VisualizationとBeautiful Dataです。これらは編集された本であり、プロットを使用してデータを探索する驚くほど良い例と、いくつかの絶対に恐ろしい章があります。

ggplot2を使用したいくつかの良い例がある別の本は、Winston Changによる新しい本です。


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ちょっとしたタイプミスが入り込んだ場合に備えて、Diを再確認したいのですが、「魅力的」ではなく「魅力的」と書くつもりだったのでしょうか。この文脈では両方とも理にかなっていますが、後者の外観は、さらに説明することなく、むしろ驚きです!
whuber

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ぞっとすることは正しかった-それは混合バッグです-編集されたボリュームはしばしば
ダイアンクック14

これらの推奨事項に驚いています。私は両方の本がほとんどがっかりしていることに気付いた(ガフに長く、グラフィックに短い)。残念なことに、O'Reillyは、目を見張るほど優れたUnixの書籍の出版社として最初に出会ったものですが、遠隔統計であっても本の品質管理は非常に不均一になっているようです。
ニックコックス14

私は両方の本が好きです、そして、それらは相当な貢献であると本当に感じます。Winston Chang'sは、ggplot2でのプロットに関する基本的な詳細をたくさん持っています。初心者向けの参考資料です。なぜこれらのプロットを作成するのかについてはあまり説明しませんが、ほとんどの場合、私が読んだ部分から目的に合っています。Beautiful Visualizationには非常に印象的な章があり、ウィキペディア、大量のデータ、多くの複雑さの視覚化などの難しい問題に取り組み、プロットを作成するための思考プロセス/決定を経ています。
ダイアンクック14

私のコメントが曖昧な場合に備えて、「美しい」本に言及していました。ウィンストン・チャンの本は素晴らしく、役に立つ。
ニックコックス14

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Hoaglin、Mosteller、Tukeyによるロバストで探索的な分析を理解することは、EDAの技術的なフォローアップとしてのデータテーブルと形状の探索に関する関連資料です。また、データ分析と回帰、MosellerとTukeyによる統計の2番目のコースがEDAのフォローアップであると考えています。上記のさまざまなクリーブランドの本は宝物です。

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