Rを使用して統計を学習するための書籍

まさに私が探している本は何ですか。

私が探しているのは、Rを使用して統計を教え、実践的な経験を提供する本です。私はアマゾンでそれをしようとする多くの本を見ましたが、Rではそうではありません。例はMinitabとSASです。

R BookとStatistics Computingはオプションですか？- まだ回答されていません。

R BookとStatistical Computing：S-Plusを使用したデータ分析入門は実行可能ですが、読者の意見は参考になり歓迎します。

この本は統計コースとどのように関係していますか？

私が探していたものをさらに正確にするには、大学の数学科からの統計に関する結果を学習している次の2つのコースを検討してください。

中間統計と確率と統計、つまり、中レベルに進む通常の統計コースを本で探していますが、ボードとペーパーだけではなく、代わりにRを学習して使用しています。それはまた、私が最初から統計を学びたいと思う本を探していることを意味します。

この本も研究者向けです。

私はソフトウェアエンジニアの研究者でもありますが、山のようなデータに遭遇し、他の多くの分野にほとんど当てはまる自動化コードを書き続けるための統計を学びたいという現状を推測しています。

つまり、すべての単一の曲線のすべての単一のプロパティのすべての詳細を学習することには興味がありませんが、自分の研究領域のデータの意味を理解することにもっと関心があります。 。

最後の動機として、統計の推測や制約に違反しているかどうかの判読可能な証拠がない間、統計的推論に基づいて結果を主張するさまざまな種類のコミュニティで科学論文を読んでいることに気づきました。

統計についてあまり詳しくないAR本は、このプラクティスをフォローアップしていないことを保証するものではありません。そのため、概要図をいじるのではなく、Rを使用する統計コースに似た本を探すことにしました。

相互検証の関連する質問。

• コンピュータサイエンスに適用される計算統計の概要を提供している書籍は何ですか？-これはRを使用して統計を学習するためのものですが、質問が概要を探すこととは異なります。
• オープンソースの統計書は、オンラインで利用可能なオープンソース（オープンブック）のリストを提供します。

この質問に対する回答とフィードバック。

ジュリー

提案された本は、私がすでに出くわした数少ないものでしたが、残念なことに私に合わない例です。

Rを使用した入門統計、入門統計にRを使用、統計：Rを使用した入門は、すでにAmazonで調べた本のいくつかですが、統計の概要について、または以前の統計知識が必要な仮定を立てています。概要図の問題は、ほとんどの場合、仮定や制約に注意を喚起せず、情報を理解するのに十分な説明を提供することです。

この必要性にも適合する本が存在しないか、RブックまたはS-Plusを使用したデータ分析入門がこれに当てはまると思う場合は、このタイプの回答も歓迎します。

@クリストファー・アデン

Rを使用した確率と統計の概要は、最も近いもののようですが、私が探していたものにまだ一般的です。

私が期待していたのは、David S. Mooreのような統計の基本です。

• すべての統計学の主題を網羅しています。
• miniTabと他の2つのツールを使用して、説明した方法を実践的に学習します。
• 前提と制約を非常に強調しています。これは、詳細な統計コースを受講しておらず、統計を使用したい研究者にとって非常に重要です。概要の本ではほとんどカバーしません。これは研究者にとって危険です。
  • 本の目次はこちらでご覧いただけます。統計に焦点が当てられており、ツールの使用法が理解を深め、より簡単な方法で学習した後、ツールを使用して統計を実行する方法を学生に理解させることです。ツールについてではなく、統計についてです！

私はまったく同じことを望んでいますが、Rを使用しています。

グレゴリー・デミン

それは教育学の例としてRを使用し、統計を学びたいと思っていることを前提としており、何よりもオープンソースです。残念ながら、ANOVAやANCOVA、またはより高度な科目は対象外です。

@ピーター・エリス

この質問で何が求められているかをカバーする教科書への良い提案。

質問に答える質問者の意見の本。

@ピーター・エリスと@グレゴリー・デミン。

AmazonのR Booksのコレクション

さまざまな学生のバックグラウンド向けのR本に関するAmazonの議論は、ここにあります。

Rを使用して統計を教えるビデオ講義

2007年のGoogle Tech Talksもこの質問の動機となり、統計ではなくデータマイニングについて詳しく説明していますが、ここでは Rを併用しています。

これに答えるのが非常に難しい理由の1つは、Rが非常に強力で柔軟性があるため、Rプログラミングの実際の紹介が統計の紹介で通常必要とされるものをはるかに超えるためだと思います。MiniTab、JMP、またはSPSSを使用して統計を教える本は、Rがデータ操作、シミュレーション、カスタム作成機能などに関してできることの表面をかろうじて削るソフトウェアで、比較的簡単なことをしています。

そうは言っても、ウィルコックスの社会および行動科学の現代統計：実践的紹介（2012）は素晴らしい新しい本だと思います。統計的な知識がないことを前提とし、ゼロから最新の堅牢な技術まで幅広く対応します。また、Rを開いてデータセットをロードする能力よりもRの知識はそれほど多くないと想定しています。ANOVA（OPで言及）を含む多くの古典的な手法もカバーしています。

この本は、統計とSPSSのような統計パッケージを同時に紹介する本と同等のものだと思います。ただし、Rでプログラミングすることは教えられません-統計を教えるための他のほとんどのアプローチで脇に置かれている古典的な分析で既知の問題に対処するロバストな手法に重点を置いて、それで最新の統計分析を行う方法だけを教えてくれます。

この本が最初から特に取り組んでいる古典的な方法に関する3つの問題は、裾の広い分布からのサンプリングです。歪度; そして不均一分散。

WilcoxがRを使用する理由は、「最新の統計手法を活用するという点で、Rが明らかに支配的です。データを分析する場合、間違いなく、四半世紀の最重要ソフトウェア開発です。そして、無料です。そのため、Rを使用した標準的な方法の適用方法に関する説明が提供されます。ここで特に重要なのは、900を超えるRを使用した最新の方法の適用方法に関する説明が提供されることですこの本のために書かれた機能。」

この本は非常に優れているので、仕事のためにコピーを購入した後、自宅で自分のコピーを購入しました。

章の見出しは次のとおりです。

1. データの数値およびグラフの概要。
2. 確率と関連する概念;
3. サンプリング分布と信頼区間;
4. 仮説検定;
5. 回帰と相関;
6. ブートストラップ方法;
7. 2つの独立したグループの比較。
8. 2つの従属グループを比較します。
9. 一元配置分散分析;
10. 双方向および三方向設計。
11. 3つ以上の依存グループを比較します。
12. 多重比較;
13. いくつかの多変量法;
14. 堅牢な回帰と関連性の測定。
15. カテゴリデータを分析するための基本的な方法;

さらなる編集 -あなたが探しているもののデビッド・ムーアの例をチェックアウトしたので、私はウィルコックスの本が本当に必要を満たしていると思います。

「統計的思考の紹介」かもしれませんか？

Verzaniの本の@Julieの投稿は、Rまたは統計の経験がない人にとっては本当に良い選択です。UC Davisの政治科学部門で使用されているRと統計の両方で十分にソフトであり、それらの学生にはプログラミングクラスも高度な数学もありません。彼の作品は、彼のCRANパッケージsimpleRから入手できます。
あなたはコンピューターサイエンスのバックグラウンドから来ているので、Rを非常に穏やかに紹介する必要はないと思います。データ構造、スコープ、およびデバッガーが必要な理由について十分な知識があると思います。Rの非常にコンピューティング中心の観点については（学部の統計部門の統計プログラミングクラスで見るよりも）、Norm MatloffのThe Art of R Programmingをご覧ください。。興味があるかどうかを確認するために、MatloffのWebサイトには非常に大まかなドラフトのプレプリントバージョンが用意されています。彼のスタイルが気に入ったら、完成したコピーを手に入れることをお勧めします。彼はCS教授であり、統計の聴衆よりもCSの聴衆により多くの本を書いています。
G. Jay Kerns（こちらの頻繁なポスター）には、Rを使用した確率と統計の紹介と呼ばれるオンラインの書籍もあります。私は個人的にはRの根性を紹介するのに素晴らしいサービスを提供していると感じてい
ます。あなたの質問はCS専攻を対象とした回答を得るためのものですが、このトピックもよく読んでください。

この本は非常に有用であることがわかりましたが、p値、ANOVAなどの基本的な統計用語の知識があることを前提としています。

この本は、統計概念自体へのより穏やかな紹介を提供します...

アデレード大学経由で良質の本が作成され、オンラインで無料で入手でき、ハードコピーの購入も可能です。

Rを使用した統計の学習

構造は非常に細かく分けられており、Rの概要と、より詳細なトピックに進む前の統計の基本的な概要について説明しています。

RのWebサイトには非常に詳細な本のリストがありますが、参考として提供していますが、現在はタイトルを読んでいないので、進むにつれて更新されます。

https://www.r-project.org/doc/bib/R-books.html

Randall E. SchumackerによるRを使用した統計の学習は、SAGE Publicationsから2014年1月にリリースされます。転記のすべての品目が含まれています。