Ask HN: Würden Sie ein Statistik-Lehrbuch lesen?
Ask HN: Would you read a statistics textbook?
Ich hatte eine klassische bayesianische statistische Ausbildung im Grund- und Aufbaustudium und bin zu dem Schluss gekommen, dass die vielen angebotenen Bücher ziemlich schlecht sind. Für mich persönlich ist Statistik intuitiv, wenn sie richtig illustriert wird. Ein großartiges Beispiel ist seeing-theory.brown.edu. Ich frage mich, ob es sinnvoll wäre, die Intuitionen hinter der Statistik in ein Buch zu verwandeln. Würde das jemand lesen? Lesen die Leute noch Statistikbücher oder wäre es meistens Zeitverschwendung? Wenn Sie Menschen helfen wollten, Statistik zu verstehen, welche Ressourcen würden Sie in Betracht ziehen?
Keine Ahnung von Statistik, aber in den meisten Physikkursen an meiner Universität empfehlen sie 3 Bücher: 1) Das Hauptbuch, das eine vollständige Erklärung hat und gut geordnet ist. Es ist zum Lernen. 2) Das Landau-Buch, das super kurz und schwer ist. Es dient nur dazu, zu überprüfen, dass man keine wichtige Formel oder kein wichtiges Thema verpasst hat. 3) Das Feynman-Buch, das eine bunte Sammlung von Märchen für Physiker ist. Es ist eine Freude, es zu lesen, aber man muss bereits 1 gelesen haben, um es zu verstehen. 4) Das Schaum-Buch, das fast eine Sammlung von Übungen ist. Manche Leute hassen es. Manche lieben es. Ich mag es als Begleiter zu den anderen Büchern. Ich vermute, Sie beschweren sich, dass 1 langweilig ist, und möchten 3 schreiben. Das ist eine gute Idee, aber es ist schwerer als erwartet.
Ähnlich wie eine alte Idee von mir, dass jede Programmiersprache drei Bücher braucht: 1. Grundlegende Einführung. 2. Referenzwälzer, der absolut alles enthält. 3. Kochbuch mit Stilratschlägen für fortgeschrittenere Studenten, das voraussetzt, dass man 1 gelesen hat und verschiedene Details in 2 nachschlagen kann. Heutzutage wäre 2 ein Wiki und 1 wahrscheinlich eine Reihe von Seiten in diesem Wiki, aber es ist immer noch gut, wenn jemand sich hinsetzt und 3 schreibt.
Da ich auch Statistik an der Universität studiert habe (Grundstudium), bin ich immer wieder darauf gestoßen, dass man die Intuition für viele Konzepte nicht wirklich freischalten kann, ohne fortgeschrittenere Kurse zu belegen. Zum Beispiel tauchen Freiheitsgrade bereits in AP Statistics auf, aber selbst eine nicht-strenge visuelle Erklärung stützt sich auf lineare Algebra, die die meisten Studenten erst viel später sehen. Ich denke, mehr Ressourcen wie seeing-theory wären großartig, da Statistikbücher fast ausnahmslos trocken sind (Blitzstein ist eine bemerkenswerte Ausnahme), aber ich bin nicht sicher, wie leicht sich fortgeschrittenere Konzepte für eine visuelle Erklärung eignen, die für Nicht-Statistiker verdaulich ist.
Ich habe das Gefühl, dass dies meine Lernreise zusammenfasst. Man beginnt, eine sehr gute Intuition über die zugrunde liegenden Konzepte VIEL später zu entwickeln, aber teilweise, weil diese Intuitionen selbst nie vermittelt werden und aus den Beweisen gelernt werden sollen, und ein indirektes Produkt des Lernens sind.
Es hängt davon ab, welche Teile der Statistik gelehrt werden und wie die Anwendung der einzelnen Lerninhalte mit der realen Welt zusammenhängt. Allgemein würde ich ein Statistikbuch kaufen, wenn es mit den heutigen interessanten technologischen Durchbrüchen verknüpft ist und wenn es als komprimierte Version für Anfänger kommt.
- actualeff0rt
Ich habe einen Bachelor und zwei Master-Abschlüsse in Informatik/Mathematik, aber ich habe trotzdem das Gefühl, dass Wahrscheinlichkeit und Statistik meine größte Schwäche sind. Ich kann es einfach nicht begreifen / eine Intuition dafür entwickeln, und glaub mir, ich habe es versucht. Mein größter Kritikpunkt an Wahrscheinlichkeits-/Statistik-Lehrbüchern ist, dass es sehr schwer ist, Dinge zu erklären, ohne sich auf Maßtheorie stützen zu müssen.
Vielleicht sind Wahrscheinlichkeit und Statistik bei mir eine Frage der Fähigkeit, aber was ich absolut hasse, ist das völlige Fehlen von Standardisierung bei der Notation in der Maßtheorie. Jedes Lehrbuch macht es anders. Alle gehen davon aus, dass ihre Notation die ist, die jeder verwendet. Niemand macht sich die Mühe zu erklären, _was_ die Notation bedeutet. Wenn du mich fragst: Jedes neue Stück Notation sollte mit ein oder zwei Sätzen eingeführt werden, wie man dieses Symbol im Kopf liest – besonders wenn Indizes, tiefgestellte und hochgestellte Zeichen involviert sind. Besonders schlimm ist es bei der Maßtheorie, weil es so viele implizite Informationen gibt, die man aus dem Kontext ziehen soll – aber in gewisser Weise verstehe ich es, denn wenn jedes Stück Notation absolut und vollständig wäre, stelle ich mir vor, dass es ziemlich schwer zu tippen wäre.
Wie auch immer, abgesehen von meinem Rant über Maßtheorie-Notation: Ich würde auf jeden Fall noch ein weiteres Wahrscheinlichkeits-/Statistik-Lehrbuch lesen. Aber leider werde ich es auch sehr schnell weglegen, wenn der Autor mir keine Notations-Sympathie zeigt :)
- ssivark
Meiner persönlichen Meinung nach kommen Statistik-Lehrbücher normalerweise aus einer präskriptiven Perspektive, und das macht es für den Leser schwierig, eine viszerale Intuition dafür zu bekommen, was tatsächlich vor sich geht. Jeder Leser wäre viel besser dran, einfach die verdammte Verteilung / die Stichproben zu visualisieren und vernünftiges Urteilsvermögen zu nutzen, anstatt implizit eine Gauß-Verteilung anzunehmen und Tests / Formeln blind auswendig zu lernen. Wenn man die Verteilungen explizit macht, können wir sie modellieren und eine Intuition dafür bekommen, was uns die Stichproben sagen. Ich würde jedem wärmstens das Model-based Machine Learning Buch empfehlen (Online-Version ist kostenlos) https://mbmlbook.com/
- gus_massa
Keine Ahnung von Statistik, aber in den meisten Physikkursen an meiner Universität werden 3 Bücher empfohlen:
1) Das Hauptbuch, das eine vollständige Erklärung hat und gut geordnet ist. Es ist zum Lernen.
2) Das Landau-Buch, das super kurz und schwer ist. Es dient nur dazu, zu überprüfen, ob man keine wichtige Formel oder kein wichtiges Thema verpasst hat.
3) Das Feynman-Buch, das eine bunte Sammlung von Märchen für Physiker ist. Es ist ein Vergnügen, es zu lesen, aber man muss bereits 1 gelesen haben, um es zu verstehen.
4) Das Schaum-Buch, das fast eine Sammlung von Übungen ist. Manche Leute hassen es. Manche Leute lieben es. Ich mag es als Begleiter zu den anderen Büchern.
Ich vermute, du beschwerst dich, dass 1 langweilig ist, und willst 3 schreiben. Es ist eine gute Idee, aber es ist schwerer als erwartet.
- montalbano
Wie würde es sich mit 'Statistical Rethinking' überschneiden oder davon unterscheiden?
Dieses gilt weithin als das zugänglichste Einführungslehrbuch für Bayes'sche Statistik.
- howunfortunate
Ich bin ein Nerd und mache viel Statistik für meinen Job, und ich würde kein Statistik-Lehrbuch lesen.
Ich lese viele informative Dinge, aber Mathe / Statistik / Software hat sich für mich immer wie ein Bereich angefühlt, in dem ein Buch einfach das falsche Format ist.
Wenn ich du wäre, würde ich eine interaktive Website wie SQLZoo oder eine Videoserie wie StatQuest machen.
Das sind Bildungsformate, die bei mir aus irgendeinem Grund wirklich gezündet haben.