我刷过的统计学资料

感觉大家的统计学习兴趣都很浓,我这里也把我之前刷的一些统计资料说下。

  • 说人话的统计学
    协和八微信公众号上连载。我认为这套教程是在学完基本的统计学知识之后,非常好的进阶教程。在看完这套教程后,很多之前学过的模糊知识点都会逐渐明晰。值得一提的是,两位作者都是有丰富数据分析经验的学者。可能也正是这样,这套教程并不局限于书本内容,更多地从实际出发。

  • 女士品茶
    在没有基本的统计学知识之前,不建议读这本书。可能你读了半天,会发现这整本书就讲了XX干了XX事。但等你的统计学到一定程度,再看这本书,就会有种越看越开心的感觉吧。不过这本书对于统计学本身功底的提升可能极为有限。

  • 可汗学院公开课:统计学 总共85集,每集大约10分钟不到,老师讲的非常有趣,非常适合统计学入门。里面几乎不涉及公式推导,就讲了统计学中最常见的

随机变量、均值方差标准差、统计图表、概率密度、二项分布、泊松分布、正态分布、大数定律、中心极限定理、样本和抽样分布、参数估计、置信区间、伯努利分布、假设检验和p值、方差分析、回归分析等内容。

基本上刷完你就知道了大致的概念了。不过由于每集比较短,里面的解释可能比较含糊,但非常适合初步地过一遍。

  • 深入浅出统计学
    可以说是图文并茂吧,但有点太过于概括了。感觉适合快速地扫一遍。就我个人而言,这种过多地图片可能影响我思考问题了。。。

  • 欧姆社的漫画统计学
    额,怎么说呢,感觉适合没接触过统计学的,可能不太适合研究生了。毕竟漫画太多了。

  • 概率论与数理统计(茆诗松版)
    值得强推!讲的非常非常细,公式推导非常地详细,可能刷过这本才是真正意义上地去学统计了。不过感觉有点难刷,我看到最后很多公式都是跳着看的。

    看完这本书你才发现Fisher、Pearson有多厉害。

  • 概率论与数理统计(陈希孺版)
    也非常推荐!但不建议当入门统计的去看这本书,最好地状态应该是先去看茆诗松版的,然后感觉有些概念模糊,觉得讲的不清楚去对照着看陈希孺院士这本书,两相映证,可能效果更好。

  • 统计学习导论-基于R应用
    这本书虽然叫统计学习导论,但实际上跟我们常见的统计关系不大。更多地是好像是机器学习的一些基础内容,但胜在公式推导不多,所以还是能看进去一点的。推荐和李程的基因组学课程一起看,你就会知道这里面的知识对于生命科学的研究的重要性了。

    李程的基因组学生信技能树也推过的。

    这本书就像是常见的统计学教科学的后续延伸,因为统计教科学一般都是以线性回归结束的,而这本书恰好是以线性回归开头的。

刷完这些课程的一些感悟

  • 真正有帮助地可能还是教科书而不是比较入门的书籍,因为教科学会有严谨的推导,而一些入门书籍可能为了趣味性会放弃一些严谨性,而只告诉你一些描述性质的东西。

  • 对于一些优秀的偏概括性质或者历史传记性质的书籍,比如《女士品茶》,《统计学七支柱》,《赤裸裸的统计学》,《数理统计学简史》等等,可能并不应该作为入门读物,而是应该作为刷完教科学之后再去翻阅的书。不然你看完这些书,可能最终留下的结论还是某年某月,某某人干了个什么事。又或者你在津津有味地看书的时候,看到作者提出的公式,会立刻跳过,而不是细细琢磨这个公式在这个背景下的作用。

  • 有道是纸上得来终觉浅,可能下一步我的计划就是去努力地将自己学到的统计学知识跟自己平常遇到的生命科学结合起来,来更好地去学以致用。

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