তত্ত্ব এবং গণিতে সমান চাপ সহ একটি ভাল বই


10

আমার বিদ্যালয়ের বছরগুলিতে এবং বিশ্ববিদ্যালয়ে পরিসংখ্যান সম্পর্কে আমার যথেষ্ট কোর্স ছিল। আমার কাছে সিআই, পি-মান, পরিসংখ্যানগত তাত্পর্য ব্যাখ্যা, একাধিক পরীক্ষা, পারস্পরিক সম্পর্ক, সহজ লিনিয়ার রিগ্রেশন (কমপক্ষে স্কোয়ার সহ) (সাধারণ রৈখিক মডেল) এবং হাইপোথিসিসের সমস্ত পরীক্ষার মতো ধারণাগুলি সম্পর্কে আমার যথেষ্ট ধারণা রয়েছে। আমার আগের দিনগুলির বেশিরভাগ অংশটি বেশিরভাগ গাণিতিকভাবে পরিচয় হয়েছিল। এবং ইদানীং, স্বজ্ঞাত বায়োস্ট্যাটাস্টিকস বইটির সাহায্যে আমি বাস্তব ধারণাগত তত্ত্বের প্রতি উপলব্ধি এবং অভূতপূর্ব বোঝাপড়াটি বিশ্বাস করেছি।

এখন, আমি যেটা আমার অভাব বোধ করি তা হ'ল ফিটিং মডেলগুলি (মডেলটির পরামিতিগুলির অনুমান করা) এবং এর মতো। বিশেষত, সর্বাধিক সম্ভাবনার অনুমান, সাধারণীকরণীয় রৈখিক মডেল, অনুমানমূলক পরিসংখ্যানগুলিতে বায়সিয়ান পদ্ধতির মত ধারণাগুলি আমার কাছে সর্বদা বিদেশী বলে মনে হয়। পর্যাপ্ত উদাহরণ বা টিউটোরিয়াল বা ধারণাগতভাবে সাউন্ড পাওয়া যায় না, কারণ এটি সহজ সম্ভাব্য মডেলগুলিতে বা ইন্টারনেটে অন্যান্য (বেসিক) বিষয়গুলিতে পাওয়া যায়।

আমি একজন বায়োইনফর্মেশিয়ান এবং আমি আরএনএ-সেক ডেটাতে কাজ করি যা জিন এক্সপ্রেশন (বা ডিফারেনশিয়াল জিন এক্সপ্রেশন) সন্ধানের দিকে কাঁচা পঠন গণনার সাথে কাজ করে। আমার ব্যাকগ্রাউন্ড থেকে, এমনকি যদি আমি পরিসংখ্যানের মডেলগুলির সাথে পরিচিত নাও হই, তবে আমি পোয়েসন বিতরণ অনুমান এবং নেতিবাচক দ্বিপদী এবং এর কারণগুলি বুঝতে সক্ষম হয়েছি ... তবে কিছু কাগজপত্র সাধারণীকরণীয় রৈখিক মডেলগুলির সাথে সম্পর্কিত এবং একটি এমএলই ইত্যাদির অনুমান করে which আমি বিশ্বাস করি আমার বুঝতে প্রয়োজনীয় পটভূমি আছে।

আমি অনুমান করি যে আমি যা চাইছি তা হ'ল আপনার মধ্যে কিছু বিশেষজ্ঞ দরকারী এবং (ক) বই (গুলি) যা আমাকে এই ধারণাগুলি আরও স্বজ্ঞাত উপায়ে উপলব্ধি করতে সহায়তা করে (কেবল কঠোর গণিত নয়, তবে গণিত দ্বারা সমর্থনিত তত্ত্ব)। আমি যেহেতু বেশিরভাগই সেগুলি প্রয়োগ করতে চলেছি, আমি কী তা বুঝতে পেরে সন্তুষ্ট হয়েছি (এই মুহুর্তে) পরে কী হবে, আমি কঠোর গাণিতিক প্রমাণগুলিতে ফিরে যেতে পারি ... কারও কি কোনও সুপারিশ আছে? আমি যে বিষয়গুলির জন্য জিজ্ঞাসা করেছি সেগুলি যদি কোনও বইয়ের আচ্ছাদন হিসাবে ছড়িয়ে ছিটিয়ে থাকে তবে আমি 1 টিরও বেশি বই কেনার বিষয়ে কিছু মনে করি না।

আপনাকে অনেক ধন্যবাদ!


আপনি কি এই ক্ষেত্রের আরএনএ-সেক ডেটা এবং পরিসংখ্যানগত চ্যালেঞ্জগুলি সম্পর্কে জানতে কিছু ভাল উত্সের প্রস্তাব দিতে পারেন?
বায়োস্ট্যাট

1
বায়োস্ট্যাট, অবশ্যই, ওয়েবসাইট seqanswers.com এনজিএসের জন্য খুব ভাল সংস্থান। আপনি বিভিন্ন প্রযুক্তি এবং তারা এখান থেকে কীভাবে কাজ করে তা দিয়ে শুরু করতে পারেন: goo.gl/NLuvJ এগুলি এমন কিছু কাগজপত্র যা এনজিএস ডেটার সাথে কিছু পরিসংখ্যানগত সমস্যা ব্যাখ্যা করে। সংক্ষেপে, তারা প্রযুক্তিগত এবং জৈবিক বিবর্তন অনুমান (জিনের প্রকাশের ক্ষেত্রে)। 1) প্রথম কাগজপত্র প্রযুক্তিগত প্রকরণ নির্ধারণে একটি: ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/18550803 2) DESeq: জিন এক্সপ্রেশন সনাক্তকরণের জন্য একটি হাতিয়ার: ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=DESeq%20simon%20anders
অরুণ

1
সিডব্লিউতে রূপান্তরিত হয়েছে কারণ দেখে মনে হচ্ছে বেশ কয়েকটি ভাল প্রস্তাব দেওয়া হবে এবং তাদের মধ্যে একটি "সেরা" সিদ্ধান্ত নেওয়ার কোনও আপত্তিগত মান নেই। আমি আশা করি এটি পাঠকদের পক্ষে প্রচুর জবাব দেওয়াও সহজ করে তুলবে :-)।
হোবার

হুঁশিয়ার, নিশ্চিত! জ্ঞান করে তোলে। আমি কি কোনও সম্প্রদায়ের উইকি পোস্ট করতে পারি? বা এটির জন্য মডারেটর সুবিধাগুলি প্রয়োজন?
অরুণ

উত্তর:


5

আপনি ফ্রাঙ্ক হ্যারেলের রেগ্রেশন মডেলিং কৌশলগুলি সম্পর্কে বেআইসিয়ান-ই যা জিজ্ঞাসা করেছিলেন সেগুলি আপনি পাবেন । আমি বয়েশীয়দের সুপারিশগুলিকে আরও জ্ঞাত লোকদের কাছে রেখে যাব (যদিও আমার কাছে বইয়ের শেলফে গেলম্যান, কার্লিন, স্টারন এবং রুবিন , পাশাপাশি গিল্কস, রিচার্ডসন এবং স্পিগেলহাল্টার রয়েছে )। বাজারে কয়েকটি বায়েশিয়ান বায়োস্ট্যাট বই থাকা উচিত।

আপডেট: ম্যাককুলাচ এবং নেল্ডার (1989) অবশ্যই জিএলএমগুলিতে একটি ক্লাসিক বই। এটি তার সময়ের জন্য যুগান্তকারী ছিল, তবে আমি এটি স্পষ্টতই বিরক্তিকর বলে মনে করি। তদতিরিক্ত, এটি অবশিষ্টাংশগুলি ডায়াগনস্টিক ডায়াগনস্টিকস, শূন্য-স্ফীত মডেল বা মাল্টিলেভেল / শ্রেণিবদ্ধ এক্সটেনশনগুলির মতো পরে সংযোজনগুলি কভার করে না। হার্ডিন এবং হিলবে (২০০)) স্টাটাতে ( যেখানে জিএলএম এবং এক্সটেনশানগুলি খুব ভালভাবে প্রয়োগ করা হয়েছে) ব্যবহারিক উদাহরণের সাথে এই নতুন কিছু স্টাফকে ভাল বিবরণে আচ্ছাদিত করে; হার্ডাটিন স্টাটা কর্পস এ কাজ করত এবং এই কমান্ডগুলি অনেক লিখেছিল, পাশাপাশি অবদান রাখার জন্য স্যান্ডউইচ অনুমানকারী)।


হাই স্টাসকে, আপনাকে অনেক ধন্যবাদ! আমি খুঁজে পাই রিগ্রেশন মডেলিংয়ের একটিটি আমার প্রয়োজনীয়তা পূরণ করবে cater তারা কতটা জিএলএম কভার করে? আমি আরও দেখতে পাই যে বয়েসিয়ান অনুমানের বিষয়ে আপনার উল্লেখগুলি আমি সর্বদা প্রস্তাবিত বলে মনে করি। আপনার মতে, তাদের অনুসরণ করা কতটা সহজ / কঠিন (যদি স্তরটি আরও উন্নত হয় তবে)? এছাড়াও, আপনি জেনারালাইজড লিনিয়ার মডেল বইটি দেখেছেন ? অন্যতম লেখক হলেন জে এ নেল্ডার। এছাড়াও, আমি পরিসংখ্যানের মডেলগুলিতে এই বইটিও কিনতে চাই । এই সম্পর্কে আপনার কোন চিন্তাভাবনা আছে? ধন্যবাদ!
অরুণ

এই ফ্রিডম্যানের বইটি আমি দেখিনি। এটি একটি আকর্ষণীয় বিষয়, যদিও এটি কঠোরতার চেয়ে হালকা বলে মনে হচ্ছে, এবং আমি নিশ্চিত নই যে আমি এতে খুশি। (একটি বই যা গণিতে খুব হালকা যা ম্যাট্রিক্স বীজগণিত ছাড়াই রিগ্রেশন সম্পর্কে কথা বলে তবে বৈজ্ঞানিক কঠোরতার উপর গভীর, বেশিরভাগ অ্যাংরিস্ট এবং পিস্কের ক্ষতিকারক একনোমেট্রিক্স এবং যদি আপনি কার্যকারণীয় মডেলগুলি নিয়ে কাজ করেন তবে এই বইটি অবশ্যই আবশ্যক I সত্যিই আপনার গণিত / স্থিতির পটভূমি জানেন না, সুতরাং এই বইগুলি যদি কঠিন হয় তবে তা বিচার করা আমার পক্ষে কঠিন। কিছু বায়েশিয়ান বই হতে পারে; তারা ধরে নিচ্ছে যে আপনি ইতিমধ্যে এমএলই এবং জিএলএম জানেন।
স্টাসকে

1
আমি ম্যাককুলাচ এবং নেল্ডার রেফারেন্স অন্তর্ভুক্ত করার জন্য আমার প্রতিক্রিয়া আপডেট করেছি।
স্টাসকে

আমি একজন ইলেকট্রনিক্স ইঞ্জিনিয়ার। বায়োইনফর্মেশিয়ান পরিণত। আমার পরিসংখ্যান (যোগাযোগের তত্ত্বের জন্য), সম্ভাব্যতা এবং এলোমেলো প্রক্রিয়াগুলির উপর কোর্স রয়েছে, ক্যালকুলাসের সাথে স্বাচ্ছন্দ্যযুক্ত (যদিও কিছুটা মরিচা হলেও) এবং লিনিয়ার বীজগণিতও রয়েছে। অবশ্যই এগুলি বেশিরভাগ স্নাতক স্তরের ... আমার উদ্দেশ্যটি ধারণাগতভাবে সুদৃ be় হওয়া (জ্যামিতিক ব্যাখ্যাগুলির আরও বেশি পদ্ধতি, পদ্ধতিগুলির বোঝার এবং সর্বাধিক গুরুত্বপূর্ণ উদ্দেশ্য) ইত্যাদি ... অবশ্যই, আমি গণিতে কিছু মনে করি না, যদি এটি হয় এই রেসিপি সহ আসে। আপনার সুপারিশের জন্য আবার ধন্যবাদ!
অরুণ

3

এই বইগুলি ভাল স্টাফগুলি ব্যাখ্যা করে, তবে ওপি যে জিনিসগুলির বিষয়ে জিজ্ঞাসা করেছিল তা নয়।
স্টাসকে

@ স্ট্যাস্ক, আপনি কি ব্যাখ্যা করতে পারবেন যে উপরের বইগুলিতে কোন স্টাফ নেই?
বায়োস্ট্যাট

আমি এইচটিএফ থেকে শিখিয়েছি এবং যে জিনিসটি আমি এখান থেকে শিখিয়েছি সেগুলি ছিল বেসিক ফাংশন, স্বাধীনতার কার্যকর ডিগ্রি, মডেল নির্বাচন, লাসো, ক্রস-বৈধকরণ ইত্যাদি M হয় এটি ধরে নেওয়া হয় যে পরিসংখ্যান শিক্ষার্থীরা তাদের সাধারণ পরিসংখ্যান প্রশিক্ষণ থেকে এই স্টাফটির সাথে পরিচিত, বা সিএস শিক্ষার্থীরা বাইনারি ফলাফলের ডেটাতে হাঁটু-ঝাঁকির প্রতিক্রিয়া হিসাবে লজিস্টিক রিগ্রেশন না দিয়ে এসভিএম ব্যবহার করবে। বায়েশিয়ান স্টাফগুলি কেবলমাত্র সেই পরিমাণে উল্লেখ করা হয়েছে যে বায়সীয় সিদ্ধান্তের নিয়মগুলি সর্বোত্তম, কিছু অর্থে; কোনও এমসিমিসি বা কনজুগ্যাসি নেই, বলুন।
StasK

আপনি "বায়োইনফরম্যাটিক্সের জন্য পরিসংখ্যানগত পদ্ধতি" বইটি পড়েছেন?
বায়োস্ট্যাট

@ বায়োস্ট্যাট, না, আমার নেই। আমি বায়োইনফরম্যাটিকসে কাজ করি না, তবে আমি জানি যে এটি কিছুটা আলাদা বিশ্ব। সুতরাং আমি কোনও যুক্তিসঙ্গত সুপারিশ করতে পারি না। আমার মতে, জিএলএম, জিইই, অনুদৈর্ঘ্য এবং বেঁচে থাকা মডেলের মতো বায়োস্ট্যাটাস্টিক্সের শাখাটি একনোমেট্রিক্সের সাথে বেশি মিল রয়েছে (সুতরাং বলুন ক্রস-সেকশনাল এবং প্যানেল ডেটা মডেলগুলিতে ওয়াল্ড্রিজের বইটি কিছু বায়োস্ট্যাট লোকদের কাজ করার জন্য একটি ভাল সুপারিশ হতে পারে) এই মডেলগুলির সাথে) পরিসংখ্যানগত জেনেটিক্স, পারিবারিকভাবে ত্রুটি হার নিয়ন্ত্রণ এবং ডেটা মাইনিংয়ের তুলনায় যা আপনার দক্ষতার ডোমেন বলে মনে হচ্ছে।
StasK
আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.