গণিতবিদদের জন্য পরিসংখ্যানের ভূমিকা

Question

যে গণিতবিদ ইতিমধ্যে সম্ভাব্যতার বিষয়ে পারদর্শী তার পরিসংখ্যানগুলির একটি ভাল ভূমিকা কী? জিজ্ঞাসা করার জন্য আমার দুটি স্বতন্ত্র প্রেরণা রয়েছে, যা বিভিন্ন পরামর্শকে ভালভাবে পরিচালিত করতে পারে:

1. আমি সম্ভাব্যবিদদের দ্বারা বিবেচিত অনেক সমস্যার পিছনে পরিসংখ্যান প্রেরণাকে আরও ভালভাবে বুঝতে চাই।

2. আমি মন্টি কার্লো সিমুলেশনগুলির ফলাফলগুলির কীভাবে আরও ভালভাবে ব্যাখ্যা করতে পারি তা আমি জানতে চাই যা আমি মাঝে মাঝে গণিতের অনুমানগুলি তৈরি করতে করি।

আমি সম্ভবত এই সম্ভাবনার দ্বারাই খোলে যে, "সম্ভাব্যবাদীদের জন্য পরিসংখ্যান" এর মতো কিছু সন্ধান না করা এবং আরও একটি সূচনা সূত্রের দিকে যাওয়া the

Answer 1

যেমনটি আপনি বলেছেন, গণিতবিদ কোনও কড়া বই চাইবেন এমনটা অগত্যা নয়। সম্ভবত লক্ষ্যটি হ'ল দ্রুত ধারণাগুলির কিছু স্বজ্ঞাততা পাওয়া এবং তারপরে বিশদটি পূরণ করুন। আমি স্প্রেঞ্জার দ্বারা প্রকাশিত সিএমইউ অধ্যাপকদের দুটি বইয়ের সুপারিশ করছি: ল্যারি ওয়াসারম্যানের "সমস্ত পরিসংখ্যান" দ্রুত এবং অনানুষ্ঠানিক। মার্ক শেরভিশ রচিত "থিওরি অফ স্ট্যাটিস্টিক্স" কঠোর এবং তুলনামূলকভাবে সম্পূর্ণ। এটিতে সিদ্ধান্ত তত্ত্ব, সীমাবদ্ধ নমুনা, কিছু অ্যাসিম্পটিক্স এবং অনুক্রমিক বিশ্লেষণ রয়েছে।

7/28/10 যোগ করা হয়েছে: একটি অতিরিক্ত রেফারেন্স রয়েছে যা অন্য দু'জনের কাছে অরথগোনাল: খুব কঠোর, শেখার তত্ত্বের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করা এবং সংক্ষিপ্ত। এটি সামলে (স্টিভেন স্যামেল!) এবং কাকার, "শিখার গাণিতিক ভিত্তি " " সহজ পাঠযোগ্য নয়, তবে তত্ত্বের সেরা ক্রাশ কোর্স।

Comments

আমি এই উত্তরটি কিছুটা কৌতুকপূর্ণ ভিত্তিতে গ্রহণ করেছি যে এখন বেশ কয়েক বছর আগে ওয়াসারম্যানের বইটি আমার কাছে অন্য কেউ সুপারিশ করেছিল বলে আমি মনে করি। একই ব্যক্তি গনিক এবং স্মিথের "দ্য কার্টুন গাইড টু স্ট্যাটিস্টিকস" এরও সুপারিশ করেছিলেন।

— মার্ক মেকস

মার্ক শেরভিশ দ্বারা "পরিসংখ্যানের তত্ত্বের" জন্য ত্রুটি-বিচ্যুতি: stat.cmu.edu/~mark/advt/.index.html

— ভ্যাসিলি 111

Answer 2

পরিসংখ্যানের গাণিতিক পদ্ধতি , হ্যারাল্ড ক্র্যামার যদি আপনি গাণিতিক দিক থেকে পরিসংখ্যানগুলিতে আসেন তবে সত্যিই দুর্দান্ত। এটি কিছুটা তারিখযুক্ত তবে সমস্ত মৌলিক গাণিতিক পরিসংখ্যানগুলির জন্য এখনও প্রাসঙ্গিক।

অনুমান এবং অনুমানের তত্ত্বের জন্য অন্য দুটি উল্লেখযোগ্য বই মনে আসে:

• থিওরি অফ পয়েন্ট অনুমান , ই এল লেহম্যান h
• পরিসংখ্যান তত্ত্ব , শেরভিশ

আপনি যা চেয়েছিলেন এটি এটি কিনা পুরোপুরি নিশ্চিত নয় তবে আপনি পর্যালোচনাগুলি পরীক্ষা করে দেখতে পারেন এবং তারা আপনার প্রত্যাশা পূরণ করে কিনা।

Answer 3

আমি ফ্রিডম্যান, পিসানী, পার্ভস স্ট্যাটিস্টিক্সের পাঠ্যটি পছন্দ করি কারণ এটি অত্যন্ত অ- গাণিতিক। একজন গণিতবিদ হিসাবে আপনি এটি পরিসংখ্যানগত ধারণাগুলির এমন একটি স্পষ্ট গাইড হিসাবে দেখতে পাবেন যে আপনি সমস্ত গাণিতিক তত্ত্বকে অনুশীলন হিসাবে বিকাশ করতে সক্ষম হবেন: এটি করার জন্য একটি ফলপ্রসূ জিনিস। (খাঁটি গণিতে পিএইচডি শেষ করার পরে এই পাঠ্যের প্রথম সংস্করণটি আমার পরিসংখ্যানগুলির সূচনা ছিল এবং আমি এখনও এটি পুনরায় পড়তে উপভোগ করি))

Answer 4

আমি মনে করি আপনার ম্যাথওভারফ্লো থেকে একই ধরণের পোস্টটি https://mathoverflow.net/questions/31655/statistics-for-mathematians/31665#31665 এ একবার দেখে নেওয়া উচিত

আমার এই পোস্টের উত্তরটি ছিল ভ্যান ডার ভার্ট http://www.cambridge.org/catologue/catologue.asp?isbn=9780521784504 থেকে অ্যাসিম্পটোটিক পরিসংখ্যান ।

Comments

ধন্যবাদ! আমি গত সপ্তাহে শহরের বাইরে ছিলাম এবং সেই এমও পোস্টটি মিস করেছি।

— মার্ক মাকস

Answer 5

আপনার জন্য আমি সুপারিশ করব:

হারমান জে। বিয়ারেন্স, সিইপি কর্তৃক একনোমেট্রিক্সের গাণিতিক এবং পরিসংখ্যান ভিত্তিক পরিচিতি। শিরোনামে "ভূমিকা" শব্দটি বেশিরভাগ পিএইচডি একনোমেট্রিক্স শিক্ষার্থীদের জন্য একটি অসুস্থ রসিকতা।

চ্যানম্যান ও হল দানি গেমারম্যানের মার্কোভ চেইন মন্টি কার্লোও সংক্ষিপ্ত।

Comments

আমার ধারণা আমার প্রথম পরামর্শটি আত্মবিশ্বাসের ভোট হিসাবে নেওয়া উচিত।

— মার্ক মেক

Answer 6

জন এ রাইসের 'গাণিতিক পরিসংখ্যান এবং ডেটা বিশ্লেষণ' তে আপনি গাণিতিক পরিসংখ্যানের অনেকগুলি অ্যাপ্লিকেশন পাবেন। 'অ্যাপ্লিকেশন সূচক' লেখায় আলোচিত সমস্ত অ্যাপ্লিকেশনকে তালিকাবদ্ধ করে।

জাভেদ