統計:教科書/參考書書評

  • Allan G. Bluman Elementary Statistics – a step by step approach
    • 這本書是一本標準的統計入門課本,內容相當完備。概念的敘述、公式用法、例題、習題都有足夠的份量。這本書的特色是每一個章節一開始先提出一個單獨的小問題,然後帶出解決這個問題的方法、工具。幾個重點或記憶性的東西都會特別標示,圖示頗多,容易掌握。而一些統計的歷史或人物介紹等較無關正題的部分會另外框出,不一定要費時去讀。除了單獨統計工具練習的習題外,不定時會出現一些project可作為整體性的練習,同時可以試著真正去處理一些問題。是一本相當完備的的入門書。可以提供相當紮實的基礎。鄭明燕老師
  • George E. P. Box, William G. Hunter, J. Stuart Hunter Statistics for Experimenters: Design, Innovation, and Discovery
    • 本書寫法與傳統的數學書不一樣,文字比例極多。例如第一章談科學跟統計,接下來談到工業統計上要遇到的問題;一般標準統計書問題比較簡略,通常先假設數據由某機率模型來,然後開始推導。

      然而此書以實務為導向,以實際可能碰到或必須解決的問題作為開始(簡言之,以一個問題作為開始),如此一來,一開始就遇到的問題是:我的資料是屬於哪一種機率模型?我又如何驗證我選擇的模型? 這是本書的最大特色:以問題為主要導向帶進問題,每一個問題都從問題的最起源而來,一個階段一個階段地引進所需的工具。

      本書所用到的數學並不太難,卻很清楚的呈現統計如何解決實際問題。尤其是當需要一些較精細的分析時,必須用到許多假設,但是該如何處理假設錯誤、不確定的問題,本書有完整的說明。本書經過確實的問題讓讀者能夠更了解與熟悉統計的精神,且著重於概念與感覺的呈現,並非是一般教科書的統計工具的學習與熟練,故本書沒有習題。

      本書並不適合作為一般入門參考書,研讀前須對統計的工具與觀念有一定的程度的了解,最好已有非常紮實的統計實力,例如至少有修過系上大學部的”統計學”這門課的實力。 念這本書的時候最好能夠設身處地的投入問題中,自己設法去解決這些問題,主動參與書中給的問題狀況,這樣書中的知識才能更轉化為自己的。 陳宏老師

  • George Casella, Roger L. Berger Statistical Inference. 2nd edition
    • 高等統計推論是數研所統計組必修,而這本書是大部分美國還不錯大學的統計所博士班用書,美國的好學生多是逕獨博士班,就本系的學生而言,應該是與美國的好學生相當。

      這本書可分為機率與統計兩部分,機率部分對於已經好好地修過「機率導論」的同學而言有些簡單;而後半的統計部分,我認為已涵蓋重要的課題,教學使用及學生自習上都還可以,沒有什麼大問題。但統計現今的發展面向十分多元化,雖然書中對這些較新的研究發展有略微提到,我認為如果能再講的多一些、深入一些會更好。習題部分我認為習題難度也適中,足夠讓同學有充分練習的機會。

      修這門課的學生除了熟讀這本教科書,做習題外,可以針對自己有興趣的部分,找相關的書或論文研讀,增進學習效果。與早期的學生相比較,學生比較不好奇。在資源貧乏的時代,常習慣於追求更多的資源及機會,在資源豐裕的時代,因隨時可取得資源,如沒有好奇心,不去使用資源,反而較資源貧乏時代的學生享受更少的資源及機會。陳宏老師

  • Bernard Flury A First Course In Multivariate Statistics
    • 我覺得這本書觀念直接而連貫,適合初學者使用。書中舉例眾多,data和圖都很多很合適。其中的推導相對簡單但嚴謹,習題具有深度。

      這本書雖然架構安排不錯,從分析data $\rightarrow$ 建立model $\rightarrow$ 直觀嚴謹的推導定理,可是部分章節過於冗長,且缺少factor analysis的部分,必須另外再補充。

      ,下面列出其他補充書籍:

      1. Alvinc Rencher Methods of Multivariate Analysis, 2nd
      2. 2. Richard A. Johnson, Dean W. Wichern Applied Multivariate Statistical Analysis, 4th。本書比較完整,但缺少與modeling的關係。
      3. Theodore W. Anderson An Introduction to Multivariate Statistical Analysis, 2nd 。本書推導多且更嚴謹。
      鄭明燕老師

  • David Freedman, Robert Pisani, Roger Durves Statistics
    • 本書是當時柏克萊沒學過微積分的大一學生用的統計書,呈現最基本的統計概念、各個統計工具、做法的基本概念。這本書文字敘述比重很大,觀念交代的非常紮實,有許多習題很值得做,適合當入門書。我當年在柏克萊當助教時,受益於這本書很多。陳宏老師
  • C.Radhakrishna Rao Linear Statistical Inference and its Applications (Second Edition)
    • 第一章談的是向量跟矩陣的代數。統計本身是屬於比較接近分析方面的學科,譬如東京大學跟京都大學就把統計分在數學分析那一組,它所需使用的工具是接近作分析的人用的,譬如說微積分與線性代數這兩個工具。

      建議數學系學生可以把第一章看過去。這裡所講的線性代數與我們傳統所學的線性代數重點有些差異,不同於一般教程著重於結構性的問題,這裡重視的是解釋性的問題:譬如 eigenvalue 跟eigenvector 到底它的實際意思是什麼?譬如很多社會科學會用許多的指標數據。一般數學系對這方面的訓練是比較少的。譬如說在處理數據所用的統計模型是線性的話,數據的複雜度可由大到小,就可以對應到線代中比較小的空間用比較小的基底等等,便有一些辦法做檢定。

      建議有興趣念統計的同學可以唸本書第一章,裡面快速交待了統計中會常用到的線性代數和重要概念。本書第一章快速的整理了以前所學的線性代數,並讓你知道它在統計中會扮演什麼樣的角色。陳宏老師

  • John A. Rice Mathematical Statistics and Data Analysis
    • 這本書前半段是機率(大概是一到五章),後面才是有關統計部分。當然這本書跟上學期那本統計導論的書比起來內容是多很多,畢竟他注重的是數理統計方面。估計方法的憑藉原理、公式的推導過程等等都有較詳盡的說明,不過就因為花了較多的心思在原理的推導過程上,作者就很順的照著他的思路下筆寫文,比較沒有重點式的勾勒整理,常讓人看完不知重點在哪,不知如何做統計量的處理。關於這一點,建議是要做習題。鄭明燕老師
    • 我用這本教科書有兩個原因:首先這本書的內容豐富,幾乎涵蓋了所有數理統計的內容;其次,講解內容材料的方式以數據分析為主,注重統計的實務面。這本書沒有太大的問題,習題份量足夠。

      建議學生照著課本順序閱讀。以下再補充幾本reference:

      1. Robert V. Hogg, Joseph W. McKean, Allen T. Craig Introduction to Mathematical Statistics, 6th Edition
      2. George G. Roussas A Course in Mathematical Statistics, 2nd Edition
      3. Dennis D. Wackerly, William Mendenhall III, Richard L. Scheaffer Mathematical Statistics with Applications, 6th Edition
      鄭少為老師

  • Dennis D. Wackerly, William Mendenhall III, Richard L. Scheaffer Mathematical Statistics with applications, 6th edition
    • 一開始使用這本書當教科書,是因其他老師的推荐而使用,後來我自己使用上也覺得很好,因此目前這門課都使用該書為教科書。課文內容與習題豐富清楚,能符合課程需要,沒有太大的問題。修課的學生照著課本順序念,做我勾選的習題,就能大致理解數理統計之內涵。吳貴美老師