興味深い、よく書かれた応用統計論文は何ですか？

読むのが楽しくて有益である統計の応用について説明する良い論文は何ですか？明確にするために、新しい統計手法を説明する論文（最小角度回帰に関する論文など）ではなく、実際の問題を解決する方法を説明する論文を探しています。

たとえば、私が探しているものに合う論文の1つは、2番目のCross-Validated Journal Clubの気候論文です。私は機械学習の論文ではなく、より統計的な論文を探していますが、それは一種の曖昧な区別だと思います（Netflix Prizeの論文は少し境界線として、センチメント分析に関する論文は何かとして分類します）私は探していません）。

私が見た統計の用途のほとんどは、教科書で見た小さな断片か、私自身の仕事に関連したもののどちらかだからですので、少し分岐したいと思います。

どんな論文があなたの興味を引くかを知るのは少し難しいので、心理測定文献から次の論文を試してみてください。

Borsboom、D.（2006）。心理学者の攻撃。 Psychometrika、71、425から440まで。

シーンをドレスアップするために（なぜ心理学研究で一般的に見られる基礎となる仮説をよりよく反映する統計モデルを使用する必要があるのか​​？）

Borsboom、D.（2008）。診断システムの心理測定的な視点。臨床心理学のジャーナル、64、1089年から1108年。

診断医学への応用の視点（DSM-IVで使用されるyes / no評価からDSM-Vを対象とした「次元」アプローチへの移行）。私が好む生物医学研究の潜在変数モデルのより大きなレビューは次のとおりです。

Rabe-Hesketh、S.およびSkrondal、A.（2008）。医学研究の古典的潜在変数モデル。 医学研究における統計的方法、17（1）、5-32。

以下に、王立統計学会ジャーナルCシリーズの過去40年の引用文献を5つ引用します：シリーズの統計： Webの知識検索結果をスキャン中に目を引いたタイトルに明確なアプリケーションを適用した統計：

• シーラ・M・ゴア、スチュアート・J・ポコック、ジリアン・R・カー（1984）。乳癌生存の分析における回帰モデルと非比例ハザード。巻 33、No. 2、pp。176-195。（100回引用）（無料PDF）
• ジョンハスレットとエイドリアンE.ラフティ（1989）。長いメモリ依存性を伴う時空モデリング：アイルランドの風力発電リソースの評価。巻 38、No. 1 pp。1-50（引用156回）
• スチュアートG.コールズとジョナサンA.トゥーン（1994）。多変量極値の統計的手法：構造設計への応用。巻 43、No。1、1-48ページ。（99回引用）
• ニコラス・ランゲとスコット・L・ゼガー（1997）。機能的磁気共鳴画像法による人間の脳マッピングのための非線形フーリエ時系列分析。巻 46、No。1、1〜29ページ。（94回引用）
• James P. Hughes、Peter Guttorp、Stephen P. Charles（1999）。降水発生の非均質な隠れマルコフモデル 巻 48、No。1、15〜30ページ。（103回引用）

より広いレベルでは、2001年にLeo Breimanが書いた["Statistical Modeling：The Two Cultures"] [1]論文（515引用）をお勧めします。要約をc＆pしました。

抽象。データから結論を出すための統計モデリングの使用には、2つの文化があります。データが特定の確率的データモデルによって生成されると仮定します。もう1つはアルゴリズムモデルを使用し、データメカニズムを不明として扱います。統計コミュニティは、データモデルのほぼ排他的な使用に取り組んできました。このコミットメントにより、無関係な理論、疑わしい結論に至り、統計学者が広範囲の興味深い現在の問題に取り組むことができなくなりました。アルゴリズムモデリングは、理論と実践の両方において、統計以外の分野で急速に発展しています。大規模で複雑なデータセットの両方で使用でき、小規模なデータセットでのデータモデリングのより正確で有益な代替手段としても使用できます。フィールドとしての目標がデータを使用して問題を解決することである場合、

[1]：https : //doi.org/10.1214/ss/1009213726（オープンアクセス）

遺伝疫学の観点から、ゲノムワイド関連研究に関する以下の一連の論文をお勧めします。

1. コーデル、HJおよびクレイトン、DG（2005）。遺伝関連研究。ランセット 366、1121-1131。
2. カントール、RM、ランゲ、K。、およびジンスハイマー、JS（2010）。GWASの結果の優先順位付け：統計手法のレビューとそれらのアプリケーションの推奨事項。American Journal of Human Genetics 86、6–22。
3. イオアニディス、JPA、トーマス、G。、デーリー、MJ（2009）。ゲノムワイドな関連シグナルの検証、増強、改善。Nature Reviews Genetics 10、318-329。
4. Balding、DJ（2006）。母集団関係研究の統計的方法に関するチュートリアル。Nature Reviews Genetics 7、781-791。
5. グリーン、AE他 （2008）。認知神経科学における遺伝データの使用：成長する痛みから真の洞察まで。Nature Reviews Neuroscience 9、710-720。
6. マッカーシー、MIら。（2008）。複雑な形質に関するゲノムワイド関連研究：コンセンサス、不確実性、課題。Nature Reviews Genetics 9、356-369。
7. 精神医学GWASコンソーシアム調整委員会（2009）。全ゲノム関連研究：精神障害の歴史、理論的根拠、および展望。American Journal of Psychiatry 166（5）、540-556。
8. セバスチアーニ、P。et al。（2009）。ゲノムワイド関連研究および複雑な形質の遺伝的分析。American Journal of Hematology 84（8）、504-15。
9. Wellcome Trust Case Control Consortium（2007）。7つの一般的な疾患の14,000例と3,000の共有コントロールのゲノムワイド関連研究。Nature 447、661-678。
10. ウェルカムトラストケースコントロールコンソーシアム（2010）。8つの一般的な疾患と3,000の共有コントロールの16,000症例におけるCNVのゲノムワイド関連研究。Nature 464、713-720。

Jim Bergerのレビュー記事：http : //www.stat.duke.edu/~berger/papers.html

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統計的バイオインフォマティクス研究に関する初期の影響のある記事：

Jelizarow ら。バイオインフォマティクスの楽観主義：実例。バイオインフォマティクス、2010

それは、バイアス源、過剰適合、および重要性の釣りに関する興味深い議論になります。