পরিসংখ্যানগত পদ্ধতিগুলির বিস্তৃত এবং ধারণাগত ওভারভিউয়ের জন্য বুক করুন

Question

সিমুলেশন / পূর্বাভাস / ফাংশন অনুমান ইত্যাদির জন্য পরিসংখ্যান বিশ্লেষণের সম্ভাবনা সম্পর্কে আমি খুব আগ্রহী

যাইহোক, আমি এটি সম্পর্কে খুব বেশি জানি না এবং আমার গাণিতিক জ্ঞান এখনও যথেষ্ট সীমাবদ্ধ - আমি সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের একটি জুনিয়র স্নাতক ছাত্র।

আমি এমন একটি বই সন্ধান করছি যা আমি পড়তে থাকি এমন কিছু জিনিস নিয়ে শুরু করবো: লিনিয়ার রিগ্রেশন এবং অন্যান্য ধরণের রিগ্রেশন, বায়সিয়ান পদ্ধতি, মন্টে কার্লো পদ্ধতি, মেশিন লার্নিং ইত্যাদিও আমি আর দিয়ে শুরু করতে চাই তাই যদি সেখানে একটি বই ছিল যা উভয়কে একত্রিত করেছিল, এটি দুর্দান্ত।

প্রায়শই, আমি বইটি ধারণাগতভাবে ব্যাখ্যা করতে চাই এবং খুব বেশি প্রযুক্তিগত বিশদে নয় - আমি চাই পরিসংখ্যানগুলি আমার কাছে খুব স্বজ্ঞাত হোক, কারণ আমি বুঝতে পারি যে পরিসংখ্যানগুলিতে অনেক ঝুঁকিপূর্ণ সমস্যা রয়েছে pit

আমি যে বিষয়গুলিকে মূল্যবান বলে মনে করি সেগুলি সম্পর্কে আমার বোধগম্যতার জন্য আরও বই পড়তে ইচ্ছুক নই।

Answer 1

• হতে পারে আপনি ডেটা বিশ্লেষণ এবং গ্রাফিক্সের মতো আর ব্যবহার করে কিছু পছন্দ করতে চান : জন মাইন্ডোনাল্ড এবং ডব্লিউ। জন ব্রাউনের একটি উদাহরণ-ভিত্তিক পদ্ধতি

  • বইয়ের জন্য ওয়েবসাইট
  • বিভিন্ন পর্যালোচনা সহ আমাজন
  • আমি এটি সুপারিশ করছি কারণ বইটি আপনার কয়েকটি বাক্সে টিক দেয়; এটি একটু আর পড়ায়; এটি অত্যধিক গাণিতিক বিশদে না গিয়ে বিভিন্ন মডেলিং কৌশলগুলির (যেমন, একাধিক রিগ্রেশন, সময় সিরিজ, গ্রাফিক্স, সাধারণ রৈখিক মডেল ইত্যাদি) একটি সংক্ষিপ্তসার সরবরাহ করে; এটি মোটামুটি প্রয়োগ করা হয়েছে

• আমি @ গ্রেগ স্নো এর সাথে একমত হয়েছি যে আপনি বিভিন্ন বইয়ের বিভিন্ন বই পড়ার ক্ষেত্রে চিন্তাভাবনার চেয়ে ভাল হতে পারেন। আপনি উল্লিখিত প্রতিটি বিষয়ের জন্য (যেমন, বায়েশিয়ান পরিসংখ্যান, সময় সিরিজ, সিমুলেশন, আর, মেশিন লার্নিং) সেই নির্দিষ্ট বিষয়ের জন্য উত্সর্গীকৃত ভাল বই রয়েছে। এই বিষয়ে আপনার বিশেষ আগ্রহের কারণে কোনও ভাল বই কী হতে পারে সে সম্পর্কে আপনি পৃথক প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করতে পারেন।

• অবাধে উপলভ্য অনলাইন বিকল্পগুলি

  • পরিসংখ্যান শিক্ষার উপাদানসমূহ একটি দুর্দান্ত বই এবং এটি অনলাইনে বিনামূল্যে পাওয়া যায়। আপনার পোস্ট থেকে, আমি বুঝতে পারি যে এটি প্রথমে আপনার চেয়ে কিছুটা বেশি প্রযুক্তিগত হতে পারে তবে এটি যাচাই করে দেখুন এবং আপনি কী ভাবছেন তা দেখুন। সম্ভবত আপনি এখন জন্য প্রস্তুত হতে হবে; পরে হতে পারে.
  • বেঞ্জামিন বলকারের ইকোলজিকাল মডেলস এবং আর ইন ডেটা অন্য একটি ভাল। এটি বাস্তুশাস্ত্রের দৃষ্টিকোণ থেকে, তবে তুলনামূলক অ-প্রযুক্তিগত দৃষ্টিকোণ থেকে স্পষ্টতই সিমুলেশন এবং মডেল ফিটিংয়ের ব্যাখ্যা দেয়; এবং এটি সমস্ত আরে প্রয়োগ করা হয়েছে You আপনি ওয়েবসাইটে তার সমস্ত আর কোড দেখতে পারেন। এমনকি আপনি বইটি তৈরি করতে ব্যবহৃত সোয়েভ ডকুমেন্টগুলিও দেখতে পারেন!
  • সিআরএএন-তে ফ্রি আর ডকুমেন্টেশনের একটি ভাল তালিকা রয়েছে যা কিছু নথির সাথে পরিসংখ্যানগুলিতে বিস্তৃত নির্দেশ দেয়।

Answer 2

এই সমস্ত বিষয়গুলিকে অন্তর্ভুক্ত করা একটি একক বইটি বেশ চিত্তাকর্ষক হবে এবং সম্ভবত আপনার চেয়ে বেশি ওজন নিয়ে যাবে। এটি এমন একক বইয়ের জন্য জিজ্ঞাসার মতো যা বুনিয়াদি প্রোগ্রামিং, সি, জাভা, পার্ল এবং উন্নত ডাটাবেস ডিজাইন সবই একটি বইতে শেখায় (আসলে সম্ভবত আরও বেশি, তবে আমি আরও কিছু উন্নত বই যুক্ত করার জন্য পর্যাপ্ত সফ্টওয়্যার জোরদার শর্তাদি জানি না) ।

রিগ্রেশন নিজেই সাধারণত কমপক্ষে একটি সম্পূর্ণ কলেজ কোর্স হয়, বেইসিয়ান পরিসংখ্যানগুলি পুরোপুরি বুঝতে বায়েশিয়ান কোর্স গ্রহণের আগে তত্ত্বের একটি কোর্স বা 2 তত্ত্বের প্রয়োজন etc.

আপনি যা করার চেষ্টা করছেন তার জন্য কোনও দ্রুত এবং সহজ রাস্তা নেই। আমি আপনার বিশ্ববিদ্যালয়ে কিছু ভাল কোর্স নেওয়ার পরামর্শ দিচ্ছি এবং সেখান থেকে কাজ করব।

ভালো বইগুলির বিষয়ে অন্যান্য আলোচনা হয়েছে যা আপনি কয়েকটি ধারণার জন্য সন্ধান করতে পারেন।

Comments

আপনার উত্তর করার জন্য আপনাকে ধন্যবাদ। যাইহোক, আমি একটি বইয়ের সবকিছু সম্পর্কে সমস্ত কিছু বোঝার চেষ্টা করছি না, তবে পড়তে বলা হয়েছে, রিগ্রেশন সম্পর্কিত 50 টি পৃষ্ঠা অবশ্যই এই বিষয়ে কমপক্ষে কিছুটা যুক্তিসঙ্গত বোঝার জন্য আমাকে অনেকটা সহায়তা করবে ...

— জের্মে লে চ্যাটিলিয়র

Answer 3

আপনি বর্ণিত অনেক পদ্ধতির সাথে আর এর সংমিশ্রণের জন্য, @ জেরোমি অ্যাংলিমের উল্লিখিত মাইন্ডোনাল্ড এবং ব্রাউন পাঠ্য ছাড়াও, আমি আপনাকে জুলিয়ান ফারাওয়ের এই দুটি বইটি একবার দেখার পরামর্শ দিচ্ছি:

• আর এর সাথে লিনিয়ার মডেলগুলি
• আর এর সাথে লিনিয়ার মডেল প্রসারিত করা

উভয়ই বিভিন্ন বিষয়ে যুক্তিসঙ্গতভাবে সহজ পরিচিতি পেয়েছেন, আধুনিকগুলি অনেকগুলি মেশিন লার্নিং কৌশল সহ রিগ্রেশনকে আরও আধুনিক পদ্ধতির বিস্তৃত করে তবে কম বিবরণ দিয়ে দ্রুত গতিতে এটি করে এবং উভয়ই আর কোডের মাধ্যমে কৌশলগুলির উদাহরণ দেয়।

আপনি চ্যাপম্যান অ্যান্ড হল / সিআরসি প্রেস থেকে সরাসরি কিনে আরআরপিকে ছাড়িয়ে দেওয়ার জন্য আপনি আর ওয়েবসাইটের বই বিভাগে একটি কোড পেতে পারেন তবে আপনার অঞ্চলের জন্য অ্যামাজনের দাম বা অনুরূপটি পরীক্ষা করে দেখুন প্রায়শই অ্যামাজনে হ্রাস প্রতিযোগিতামূলক হয় ছাড়ের পরে প্রকাশকের দামের সাথে।

এই জোড় বইয়ের একটি ভাল জিনিস হ'ল তারা আপনাকে আরও বিশদযুক্ত গ্রন্থগুলির সাথে আরও বিশদে বিশদটি জানতে চাইলে প্রয়োজনীয় বিশদ সহ আধুনিক পদ্ধতিগুলির একটি ভাল স্বাদ দেয়।

সেই বইগুলির মধ্যে থাকা কিছু সামগ্রী জুলিয়ান দ্বারা একটি অনলাইন পিডিএফ থেকে আর ওয়েবসাইটের কন্ট্রিবিউটেড ডকুমেন্টস বিভাগের মাধ্যমে পাওয়া যায় । আমি আপনাকে এই বিভাগটি ব্রাউজ করতে উত্সাহিত করি যাতে অন্য কোনও ডক্স রয়েছে যা আপনাকে কোনও নগদ অর্থ ব্যয় না করেই শুরু করতে পারে কিনা তা দেখার জন্য encourage মাইন্ডোনাল্ড এবং ব্রাওনের পাঠ্যের প্রথম সংস্করণে পরিণত হওয়া পাঠ্যের একটি প্রাথমিক সংস্করণও এই বিভাগে পাওয়া যাবে।

Answer 4

ঠিক আছে, যদি আপনি বেশিরভাগ পরিসংখ্যানগত পদ্ধতিগুলির ওভারভিউ এবং তাদের জন্য আর কোড চান, তবে আপনি এস তে ভেনেবলস এবং রিপলির আধুনিক প্রয়োগিত পরিসংখ্যানগুলির সাথে খুব বেশি ভুল করতে পারবেন না ।

এটির সংক্ষিপ্ত বিবরণ, লুসিড এবং আপনার নাম রাখতে আগ্রহী কোনও পরিসংখ্যানের বিষয়ে আপনাকে শুরু করার জন্য পর্যাপ্ত আর কোড রয়েছে।

আমি এই বইটি কিনেছিলাম এবং দামের তুলনায় পৃষ্ঠা গণনা সম্পর্কে সতর্ক ছিলাম, তবে এটি বিনিয়োগের পক্ষে যথেষ্ট ছিল। তারা ক্যালকুলাস এবং লিনিয়ার বীজগণিতগুলি ধরে নেয় তবে আপনি প্রকৌশলী হয়ে থাকেন তবে এটি খুব বেশি সমস্যা হওয়ার কথা নয়।

তাদের এস প্রোগ্রামিংটিও দুর্দান্ত, তবে আপনি এখনই যা খুঁজছেন তা সম্ভবত তা নয়।

Answer 5

স্ট্যাটিস্টিকাল লার্নিংয়ের উপাদানগুলি নতুনদের জন্য ভয়ভীতিজনক কিছু হতে পারে। আমি " আরে অ্যাপ্লিকেশনসের সাথে পরিসংখ্যান শিক্ষার পরিচিতি " পড়ার সুপারিশ করব , যা এখান থেকে বিনামূল্যে ডাউনলোড করা যায় -> http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/ এটি আর-র উদাহরণগুলিও কার্যকর করেছে has প্রতিটি অধ্যায় শেষে।

স্টিফেন মার্সল্যান্ডের " মেশিন লার্নিং: একটি অ্যালগোরিদমিক দৃষ্টিভঙ্গি " এছাড়াও গণিতে খুব বেশি না গিয়ে বিস্তৃত বিভিন্ন বিষয়কে কভার করে।

Answer 6

পূর্ববর্তী উত্তরগুলিতে প্রয়োগের দিক থেকে অনেক কিছু রয়েছে। ধারণাগত উপাদান হিসাবে এবং ভাল পরিসংখ্যানগত চিন্তা হিসাবে, আমি সম্ভাব্যতা থিওরি: এডউইন জয়েনেস বিজ্ঞানের যুক্তি সুপারিশ করবে । প্রথম তিনটি অধ্যায় এখানে বিনামূল্যে পাওয়া যায়

যদিও এটি কম্পিউটার প্রোগ্রামগুলির ক্ষেত্রে খুব বেশি কার্যকর নয়, তাই জিনিসগুলির অ্যাপ্লিকেশন দিকটি আরও স্টাইলাইজড সমস্যায় রয়েছে। সম্ভাব্যতা তত্ত্বের বিপরীতে একটি উজ্জ্বল অধ্যায় রয়েছে, একটি ব্যতিক্রম ব্যতীত, "প্রান্তিককরণ প্যারাডক্স", যা এখানে সঠিকভাবে সমাধান করা হয়েছে (যদিও জেইনস মূলত "পাঠ পেয়েছে" যাতে একটি অনুচিত পূর্বের যথাযথ কারাগারের অনুক্রমের সীমা হওয়া উচিত) ।

Comments

আমি এই বইটি নিজেই পছন্দ করেছি, তবে আমি নিশ্চিত নই যে পরিসংখ্যানের জন্য একটি স্বজ্ঞাত তৈরি করার চেষ্টা শুরু করার জায়গাটি এটি is এটি একটি বরং পোলিক্যাল এবং আইডিয়াসাইক্রেটিক পাঠ্য।

— বেন Lauderdale

Answer 7

এখন পর্যন্ত করা পরামর্শগুলি সবই দুর্দান্ত তবে আর সফ্টওয়্যার ব্যবহার করে সর্বাধিক উন্নত এবং পরিশীলিত কৌশলগুলিতে মনোনিবেশ করা। ক্লাসিক মাল্টিভারিয়েট কৌশলগুলির একটি দুর্দান্ত এবং স্বজ্ঞাত ওভারভিউয়ের জন্য, রিগ্রেশন, আনোভা, ফ্যাক্টর বিশ্লেষণ, গোষ্ঠী বিশ্লেষণ, বৈষম্যমূলক বিশ্লেষণ, কন্টিজেন্সি টেবিল বিশ্লেষণ এবং কাঠামোগত সমীকরণ বিশ্লেষণ, ডিলন এবং গোল্ডস্টেইনের মাল্টিভারিয়েট সহ সর্বাধিক আপ-টু-ডেট পদ্ধতির অন্তর্নিহিত কাঠামো 80 এর দশকে উইলির দ্বারা প্রকাশিত পরিসংখ্যানগুলি ক্লাসিক থেকে যায়। অত্যধিক তাত্ত্বিক বা সফ্টওয়্যারের সাথে বিবাহবিহীনভাবে এটি উদাহরণস্বরূপ সুস্পষ্ট এবং প্রয়োগ করা হয়েছে।

ডিলন এবং গোল্ডস্টেইন হ'ল আধুনিক মেশিন লার্নিং পদ্ধতির সূত্রপাত কোথায় তা বোঝার জন্য যে কেউ আমার কাছে সুপারিশ করবে বইটি।

Answer 8

আমি শামওয়ে এবং স্টোফারের দ্বারা "টাইম সিরিজ বিশ্লেষণ এবং এর উদাহরণগুলির সাথে এর প্রয়োগগুলির" সুপারিশ করব

তৃতীয় সংস্করণ: http://www.stat.pitt.edu/stoffer/tsa3/

Http://www.amazon.com/Time-Analysis-Its-Applications-Statistics/dp/144197864X/ref=dp_ob_title_bk এ ক্লিক করুন এবং কিনুন

Answer 9

আর কুকবুক আরে ঝাঁপিয়ে পড়া এবং এটি কীভাবে ব্যবহার করা যায় তা শিখতে শুরু করার এক দুর্দান্ত উপায়। এটি অত্যন্ত ব্যবহারিক, সুতরাং ভাষাটি ব্যবহার করা শেখার পক্ষে দুর্দান্ত তবে আপনার পাশাপাশি একটি ভাল তত্ত্বের বইও সন্ধান করা উচিত।