Ask HN: Стали бы вы читать учебник по статистике?

Ask HN: Would you read a statistics textbook?

Я получил классическое байесовское статистическое образование на бакалавриате и в магистратуре и пришел к выводу, что множество предлагаемых книг довольно плохи. Для меня лично статистика интуитивно понятна, если ее правильно иллюстрировать. Отличный пример — https://seeing-theory.brown.edu/. Мне интересно, имело бы смысл превратить интуиции, стоящие за статистикой, в книгу. Стали бы люди ее читать? Читают ли люди вообще книги по статистике или это будет по большей части пустой тратой усилий? Если бы вы хотели научить/помочь людям понять статистику, какие ресурсы вы бы рассмотрели?

Понятия не имею о статистике, но в большинстве физических курсов в моем университете рекомендуют 3 книги: 1) Основная книга, в которой есть полное объяснение и она хорошо упорядочена. Она для обучения. 2) Книга Ландау, которая очень короткая и сложная. Она нужна только для того, чтобы проверить, не пропустил ли ты какую-то важную формулу или тему. 3) Книга Фейнмана, которая представляет собой сборник сказок для физиков. Ее приятно читать, но нужно уже прочитать первую, чтобы понять ее. 4) Книга Шаума, которая почти сборник упражнений. Некоторые ее ненавидят, некоторые любят. Мне она нравится как дополнение к другим книгам. Думаю, вы жалуетесь, что первая скучная, и хотите написать третью. Это хорошая идея, но это сложнее, чем ожидалось.
Похоже на старую идею, которая была у меня: для каждого языка программирования нужны три книги: 1. Базовое введение. 2. Справочный том, в котором есть абсолютно все. 3. Поваренная книга с советами по стилю для более продвинутого студента, которая предполагает, что вы прочитали первую и можете посмотреть различные детали во второй. В наши дни вторая была бы вики, а первая, вероятно, набором страниц в этой вики, но все равно хорошо, если кто-то сядет и напишет третью.
Я тоже изучал статистику в университете (на бакалавриате), и я постоянно сталкивался с тем, что интуицию для многих концепций невозможно понять без более продвинутых курсов. Например, степени свободы появляются уже в AP Statistics, но даже нестрогое визуальное объяснение опирается на линейную алгебру, которую большинство студентов видят гораздо позже. Я думаю, что было бы здорово иметь больше ресурсов, подобных seeing-theory, поскольку книги по статистике почти повсеместно сухие (заметным исключением является Blitzstein), но я не уверен, насколько легко более продвинутые концепции поддаются визуальному объяснению, доступному для не-статистика.
Я чувствую, что это сводится к моему опыту обучения. Вы начинаете распутывать очень хорошую интуицию о лежащих в основе концепциях НАМНОГО позже, но частично потому, что эти интуиции никогда не передаются и предполагается, что они изучаются из доказательств, и являются косвенным продуктом обучения.
Это зависит от того, какие части статистики преподаются, от применения каждого из учений и того, как это соотносится с реальным миром. В более общем плане, я бы купил книгу по статистике, если бы она была связана с сегодняшними интересными технологическими прорывами, а также если бы она была в сжатой версии для начинающих.
  1. actualeff0rt

    У меня есть степень бакалавра и две магистерские степени по CS/Math, но я чувствую, что вероятность и статистика — моя самая большая слабость. Я просто не могу врубиться в них / построить интуицию, и, поверьте, я пытался. Моя главная претензия к учебникам по вероятности и статистике в том, что очень трудно объяснить вещи, не прибегая к теории меры.

    Может быть, проблема со мной, но что я абсолютно ненавижу, так это полное отсутствие стандартизации в обозначениях теории меры. Каждый учебник делает это по-своему. Все они предполагают, что их обозначения — это те, которые все используют. Никто не утруждает себя объяснением, _что_ означают обозначения. Если спросите меня, каждое новое обозначение должно вводиться с парой предложений о том, «как читать этот символ про себя» — особенно когда есть индексы, нижние и верхние. Особенно ужасно это для теории меры, потому что там так много «неявной» информации, которую вы должны извлекать из контекста — но в каком-то смысле я это понимаю, потому что если бы каждое обозначение было абсолютным и полным, я думаю, было бы довольно трудно набирать текст.

    В любом случае, отбросив мою тираду об обозначениях теории меры — я бы absolutely прочитал еще один учебник по вероятности и статистике. Но, к сожалению, я также быстро брошу его, если автор не проявит ко мне «симпатию к обозначениям» :)

  2. ssivark

    Мое личное мнение: учебники по статистике обычно написаны с предписывающей точки зрения, и это затрудняет читателю получение интуитивного понимания того, что на самом деле происходит. Любому читателю было бы гораздо лучше просто визуализировать чертово распределение / выборки и использовать здравый смысл, вместо того чтобы неявно предполагать распределение Гаусса и слепо запоминать тесты / формулы. Явное указание распределений позволяет нам моделировать их и получать интуицию о том, что говорят нам выборки. Я бы от всей души порекомендовал книгу Model Based Machine Learning любому (онлайн-версия бесплатна) https://mbmlbook.com/

  3. gus_massa

    Понятия не имею о статистике, но в большинстве курсов физики в моем университете рекомендуют 3 книги:

    1) Основная книга, в которой есть полное объяснение и она хорошо упорядочена. Она для обучения.

    2) Книга Ландау, которая супер короткая и сложная. Она только для того, чтобы проверить, не пропустили ли вы какую-то важную формулу или тему.

    3) Книга Фейнмана, которая представляет собой сборник сказок для физиков. Ее приятно читать, но вы должны уже прочитать 1, чтобы понять ее.

    4) Книга Шаума, которая почти сборник упражнений. Некоторые ее ненавидят. Некоторые любят. Мне она нравится как дополнение к другим книгам.

    Я думаю, вы жалуетесь, что 1 скучная, и хотите написать 3. Это хорошая идея, но это сложнее, чем ожидалось.

  4. montalbano

    Как она будет пересекаться или отличаться от «Statistical Rethinking»?

    Этот учебник широко считается самым доступным вводным учебником по байесовской статистике.

    https://xcelab.net/rm/

  5. howunfortunate

    Я нерд и много занимаюсь статистикой на работе, и я бы не стал читать учебник по статистике.

    Я читаю много информационных материалов, но математика / статистика / софт всегда казались мне областью, где книга — просто неправильный формат.

    На вашем месте я бы сделал интерактивный сайт вроде SQLZoo или серию видео вроде StatQuest.

    Это образовательные форматы, которые действительно зацепили меня по какой-то причине.

Ещё за этот день

2026-09-07