フリードマン他による「統計学」とフリードマンによる「統計モデル：理論と実践」の選択

私は統計学者ではありませんが、統計に非常に興味があり、参考のために本を購入したいと思います。特定のテーマに関するいくつかの本を持っています（機械学習のための統計学習の要素や、ベイズデータ分析のためのベイジアンデータ分析など）。もっと一般的な本も探していました。

フリードマンの本はしばしばここでよく考えられています：

高度な統計図書の推奨事項

統計学者以外の科学者にはどの本をお勧めしますか？

Freedman、Pisani、Purves（A）の統計は、後者の質問に対する選択された答えであり、私はそれを買うつもりでした。しかし、私は統計モデル：理論と実践（B）について知りました。2冊の本は似ているようだ（私が言えること：Amazonは私が完全なToCを読むことさえ制限している...理由は分からない）。公開日は非常に近いです。しかしながら：

• Bはかなり安いです。ただし、Aを使用することができます。したがって、AがBより明らかに優れている場合は、Aを選択します。
• Aはより長いですが、Bに欠けている主要な章は確率に関連しているように思えます。私はその部分は必要ないので、それが唯一の違いまたは主な違いである場合、私はむしろ安くて持ち運び可能なBを買いたいです:)

どの本を買うといいですか？

それらはまったく違います。

（A）は明示的に導入されたものですが（多くの点で初歩的ではありません）。それは矛盾しているように見えるかもしれません：（A）統計についての予備知識ではなく、一生懸命に考えてくれるインテリジェントな読者を想定していると言うのはおそらく正しいでしょう。幸せな人のカラー写真、様々な種類の箱、追加の材料、作者の荒々しい経験や過剰な想像力に基づく失礼な物語などの仕掛けはありません。（私は、市場でより恐ろしい選択肢のいくつかを言及することなくほのめかします。）賢い高校生、または高校の数学のほとんどを覚えている人なら誰でも、それはやりがいがあり、より明白な学部市場も見つけるでしょう。

（B）は2番目のテキストであり、（A）の内容になじみのない人にとっては難しいでしょう。（B）読者の多くは、少なくとも一度はほとんどの資料に出会ったことがあると思います。なぜなら、説明の多くは巧妙に簡潔であるが、同様にかなり凝縮されているからです。私はそれが本当に研究者、最小限の最終学年の学部生のための論文や研究論文を準備するためだと思います。また、より高い意見があります。Freedmanに同意するかどうかに応じて、あなたは好きか嫌いでしょうか。

私は数年ごとに利益と喜びを持って（A）を読み直し、初版以来（スキミングとスキップで）読みました。

開示：私も統計学者ではありません。統計学者によって教えられたコースを受講したこともありません。

ゴシップ：ジョン・テューキーの伝記（詳細とレビューはこちらを参照）には、プリンストンの大学院生であるデビッド・フリードマンがテューキーの時々楕円形でとらえどころのない教育スタイルを実際に実現できなかった文書化されていない物語が含まれています。これが、（A）ボックスプロットとTukeyishの探索的手法を一般的に避ける理由の根底にあるのではないかと推測するのは魅力的です。

私は統計学者で、主に生物学者に40年間教えました。上記のNick Coxの回答はまだ終わっていません。私の意見では、「FPP」は依然として統計に関する最高の入門書です。概念、優れた例（生物学から得たものがもっと欲しい！）、反例（「自明」が時々間違っていることがあることを示す）、および演習に重点を置いています。読みやすいですが、これは誤解を招く可能性があります。考えなければなりません。"Statistical Models"（Freedman）は2番目または3番目のコースブックです。また、非常に概念的です。おそらく、最小二乗法の基本（回帰、分散分析など）を学習するためのより標準的な本が必要でしょう。Freedmanは、モデルが正当化されるタイミング（通常は「真実」への適切な近似として）とそうでない場合をより懸念しています。今非常に重要です ボタンを押すだけで非常に複雑なモデルを実行できるが、想定したことや結果の意味についてはあまり知らない場合。Davisonの本も優れていますが、より技術的で実用的です。さまざまな分野で最も重要な標準モデル（および標準以下）について説明し、それらを分析する方法を示しています。