y***i
发帖数: 11639 | 1 sgu2000， repast, DaShagen, Dggg和其他大拿，能不能简单说一下
1. 你以前统计专业学习了哪几门重要课程，用到哪几本教科书
2. 你认为哪些课程尤其重要
3. 认为哪些方法、概念在现在的研究中尤其重要（比如这次讨论的multiple comparis
on, ttest），分别是什么研究
4. 哪些软件，编程非常实用，值得一学。
你们要是能提供这些信息，对很多人（包括我）是帮了个大忙。这两天见到一些概念的
深入讨论，获益匪浅，感到的确需要更扎实的系统学习才行。 |
g*******f
发帖数: 427 | |
f********n
发帖数: 6465 | 3 不是说F2都转了统计，统计成了继生物之后，有一个被中国人毁掉的专业吗？ |
h******e
发帖数: 1791 | 4 我不是大拿，我试着回答你的问题：
1. 你以前统计专业学习了哪几门重要课程，用到哪几本教科书
regression，interpretation of data，design of experiment，他们讨论的内容不超
过这几门的范围。没教科书，用笔记＋wikipedia＋google过的考试。
2. 你认为哪些课程尤其重要
以上几门再加上inference和基础的probability and statistics。
3. 认为哪些方法、概念在现在的研究中尤其重要（比如这次讨论的multiple
comparison, ttest），分别是什么研究
推荐一本书：intuitive biostatistics，作者是出prism的那家公司老板。或者看看
statistics in prism就行了，这是一个手册似的文件，从prism主页可以down到。
4. 哪些软件，编程非常实用，值得一学。
学统计的一般用r或sas，但不是学统计的话用prism就挺好。 |
D******n
发帖数: 2836 | 5
很多，11门，
基础课当然是probablility 和 statistical inference， 应用的当然就是，linear
regression。
comparis
regression，anova，design of experiments.
SAS and/or R
【在 y***i 的大作中提到】
: sgu2000， repast, DaShagen, Dggg和其他大拿，能不能简单说一下
: 1. 你以前统计专业学习了哪几门重要课程，用到哪几本教科书
: 2. 你认为哪些课程尤其重要
: 3. 认为哪些方法、概念在现在的研究中尤其重要（比如这次讨论的multiple comparis
: on, ttest），分别是什么研究
: 4. 哪些软件，编程非常实用，值得一学。
: 你们要是能提供这些信息，对很多人（包括我）是帮了个大忙。这两天见到一些概念的
: 深入讨论，获益匪浅，感到的确需要更扎实的系统学习才行。
|
D******n
发帖数: 2836 | 6 此外，对于anova和regression还有DOE， 这本书最经典，囊括很多重要问题。
http://www.amazon.com/gp/product/007310874X/ref=pd_lpo_k2_dp_sr_3?pf_rd_p=48
6539851&pf_rd_s=lpo-top-stripe-1&pf_rd_t=201&pf_rd_i=0256117365&pf_rd_m=ATVP
DKIKX0DER&pf_rd_r=0927RBD5STY2YC9VFE0Q
【在 D******n 的大作中提到】
:
: 很多，11门，
: 基础课当然是probablility 和 statistical inference， 应用的当然就是，linear
: regression。
: comparis
: regression，anova，design of experiments.
: SAS and/or R
|
D**g
发帖数: 739 | 7 Here you can find some very useful info. After go through all teh note, you
will be a DANIU too.
http://openwetware.org/wiki/BMJ_Statistics_Notes_series
Another useful website:
http://www.ats.ucla.edu/stat/ |
y***i
发帖数: 11639 | 8 多谢多谢。
【在 h******e 的大作中提到】
: 我不是大拿，我试着回答你的问题：
: 1. 你以前统计专业学习了哪几门重要课程，用到哪几本教科书
: regression，interpretation of data，design of experiment，他们讨论的内容不超
: 过这几门的范围。没教科书，用笔记＋wikipedia＋google过的考试。
: 2. 你认为哪些课程尤其重要
: 以上几门再加上inference和基础的probability and statistics。
: 3. 认为哪些方法、概念在现在的研究中尤其重要（比如这次讨论的multiple
: comparison, ttest），分别是什么研究
: 推荐一本书：intuitive biostatistics，作者是出prism的那家公司老板。或者看看
: statistics in prism就行了，这是一个手册似的文件，从prism主页可以down到。
|
y***i
发帖数: 11639 | 9 多谢，和hehehe说的差不多。
念的
【在 D******n 的大作中提到】
: 此外，对于anova和regression还有DOE， 这本书最经典，囊括很多重要问题。
: http://www.amazon.com/gp/product/007310874X/ref=pd_lpo_k2_dp_sr_3?pf_rd_p=48
: 6539851&pf_rd_s=lpo-top-stripe-1&pf_rd_t=201&pf_rd_i=0256117365&pf_rd_m=ATVP
: DKIKX0DER&pf_rd_r=0927RBD5STY2YC9VFE0Q
|
y***i
发帖数: 11639 | 10 不想转统计，只想理解得多点，不要太皮毛。
【在 f********n 的大作中提到】
: 不是说F2都转了统计，统计成了继生物之后，有一个被中国人毁掉的专业吗？
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y***i
发帖数: 11639 | 11 不错不错。很多书国内也找得到下载，不过这个比较系统。
you
【在 D**g 的大作中提到】
: Here you can find some very useful info. After go through all teh note, you
: will be a DANIU too.
: http://openwetware.org/wiki/BMJ_Statistics_Notes_series
: Another useful website:
: http://www.ats.ucla.edu/stat/
|
b********n
发帖数: 673 | 12 统计的Ph.D.还是不容易的。
【在 f********n 的大作中提到】
: 不是说F2都转了统计，统计成了继生物之后，有一个被中国人毁掉的专业吗？
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b********n
发帖数: 673 | 13 不是大拿，回答一下：
30 courses
2. 你认为哪些课程尤其重要
stat inference, multivariate,datamining, measure theory,linear regression,
stochastic process, stochastic differential equation.
comparis
MLE,shrinkage method(like lasso, ridge etc),SVM, linear regression and
generalized linear model
R/SAS/Minitab/Stata/Matlab
【在 y***i 的大作中提到】
: sgu2000， repast, DaShagen, Dggg和其他大拿，能不能简单说一下
: 1. 你以前统计专业学习了哪几门重要课程，用到哪几本教科书
: 2. 你认为哪些课程尤其重要
: 3. 认为哪些方法、概念在现在的研究中尤其重要（比如这次讨论的multiple comparis
: on, ttest），分别是什么研究
: 4. 哪些软件，编程非常实用，值得一学。
: 你们要是能提供这些信息，对很多人（包括我）是帮了个大忙。这两天见到一些概念的
: 深入讨论，获益匪浅，感到的确需要更扎实的系统学习才行。
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r****t
发帖数: 10904 | 14 不是科班，更不是大拿，我学过的多半这儿的都学过。
没学过概率，听学过的说用 grimmet & stirzaker。概率是学统计时恶补的。
不是统计专业的，跟着学过 1 门统计，主要用 casella & berger，还有大家都用的
furguson 那本薄的经典。other texts:
asymptotic theory (regularity conditions on MLE's consistency) 用的是笔记;
resampling 用 efron 1981 paper/1982 booklet, shao & tu 1995;
EM 用 mcLachlan book. C.f. Wu 1982 paper for convergence results.
monte carlo 用了 berger 的一本不过根本没时间读，
还有一堆补充的 text 没时间看记不得名字了，直接用笔记学的。
就一门，只好这门重要了。
comparison, ttest），分别是什么研究
除了前面人说的， 方法上 jackknife/bootstrap, EM 都很重要。st
【在 y***i 的大作中提到】
: sgu2000， repast, DaShagen, Dggg和其他大拿，能不能简单说一下
: 1. 你以前统计专业学习了哪几门重要课程，用到哪几本教科书
: 2. 你认为哪些课程尤其重要
: 3. 认为哪些方法、概念在现在的研究中尤其重要（比如这次讨论的multiple comparis
: on, ttest），分别是什么研究
: 4. 哪些软件，编程非常实用，值得一学。
: 你们要是能提供这些信息，对很多人（包括我）是帮了个大忙。这两天见到一些概念的
: 深入讨论，获益匪浅，感到的确需要更扎实的系统学习才行。
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y***i
发帖数: 11639 | 15 多谢多谢太详细了。 我应该说大侠而不是大拿，害得现在每个人都先声明一下不
是大拿 :)
念的
【在 r****t 的大作中提到】
: 不是科班，更不是大拿，我学过的多半这儿的都学过。
:
: 没学过概率，听学过的说用 grimmet & stirzaker。概率是学统计时恶补的。
: 不是统计专业的，跟着学过 1 门统计，主要用 casella & berger，还有大家都用的
: furguson 那本薄的经典。other texts:
: asymptotic theory (regularity conditions on MLE's consistency) 用的是笔记;
: resampling 用 efron 1981 paper/1982 booklet, shao & tu 1995;
: EM 用 mcLachlan book. C.f. Wu 1982 paper for convergence results.
: monte carlo 用了 berger 的一本不过根本没时间读，
: 还有一堆补充的 text 没时间看记不得名字了，直接用笔记学的。
|
g**********t
发帖数: 475 | 16 我觉得Casella的那本书不适合生物背景的初学者看，有点难。我给大家推荐我看过的
一本书：probability and statistics by DeGroot。这本书直觉表述比较好，相对也
比较严密（不是严格意义上的数学严密，大概相当于微积分教材的那种严密性） |
b********p
发帖数: 875 | 17 Applied Multivariate Statistical Analysis (5th Ed.) by Richard A. Johnson
and Dean W. Wichern
向量统计。这本书没有特别追求数学上的深度，而是以通俗易懂的方式讲述主要的基本
概念，读起来很舒服，内容也很实用。 |
K****n
发帖数: 5970 | 18 俺，默默地心仪这一套
regression,
【在 b********n 的大作中提到】
: 不是大拿，回答一下：
:
: 30 courses
: 2. 你认为哪些课程尤其重要
: stat inference, multivariate,datamining, measure theory,linear regression,
: stochastic process, stochastic differential equation.
: comparis
: MLE,shrinkage method(like lasso, ridge etc),SVM, linear regression and
: generalized linear model
: R/SAS/Minitab/Stata/Matlab
|
r****t
发帖数: 10904 | 19 这一套已经不仅仅是统计了。
【在 K****n 的大作中提到】
: 俺，默默地心仪这一套
:
: regression,
|
b********p
发帖数: 875 | 20 学了30个courses........
一般stat phd也就上3年课, 大哥你每年上10门统计课阿...
【在 b********n 的大作中提到】
: 不是大拿，回答一下：
:
: 30 courses
: 2. 你认为哪些课程尤其重要
: stat inference, multivariate,datamining, measure theory,linear regression,
: stochastic process, stochastic differential equation.
: comparis
: MLE,shrinkage method(like lasso, ridge etc),SVM, linear regression and
: generalized linear model
: R/SAS/Minitab/Stata/Matlab
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b********n
发帖数: 673 | 21 我是非名校生物Ph.D.,毕业以后在统计系混。我们是quarter制，所以课比较多。
【在 b********p 的大作中提到】
: 学了30个courses........
: 一般stat phd也就上3年课, 大哥你每年上10门统计课阿...
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b********n
发帖数: 673 | 22 还都在统计的范畴内，生物方面其实随机过程是很常用的。推荐first course in
stochastic process,统计的stat inference最好还是有一些测度的基础比较好，stat
inference 推荐theory of point estimation,Datamining方面推荐Elements in
statistical learning.侧度论还是推荐probability path,比较容易读懂，别的书太难
了，而且用不上。SAS推荐 a little SAS book.
【在 r****t 的大作中提到】
: 这一套已经不仅仅是统计了。
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d*******a
发帖数: 518 | 23 非常敬仰
【在 b********n 的大作中提到】
: 不是大拿，回答一下：
:
: 30 courses
: 2. 你认为哪些课程尤其重要
: stat inference, multivariate,datamining, measure theory,linear regression,
: stochastic process, stochastic differential equation.
: comparis
: MLE,shrinkage method(like lasso, ridge etc),SVM, linear regression and
: generalized linear model
: R/SAS/Minitab/Stata/Matlab
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r****t
发帖数: 10904 | 24
一直不明白 SAS 的书和 SAS document比起来，到底多了些什么东西？不知道从哪儿检
了本，翻着觉得很垃圾，都后悔拿回来。
随机的入门课还有不用 greg lawler 的？i thought that was the default text. "
first course" could be a little too old. measure theory 没学过，觉得太基础了
，对 stochastic calculus更有用，转金融的应该学。
【在 b********n 的大作中提到】
: 还都在统计的范畴内，生物方面其实随机过程是很常用的。推荐first course in
: stochastic process,统计的stat inference最好还是有一些测度的基础比较好，stat
: inference 推荐theory of point estimation,Datamining方面推荐Elements in
: statistical learning.侧度论还是推荐probability path,比较容易读懂，别的书太难
: 了，而且用不上。SAS推荐 a little SAS book.
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d*******a
发帖数: 518 | 25 嗯这本身我也喜欢
简单易懂。
【在 b********p 的大作中提到】
: Applied Multivariate Statistical Analysis (5th Ed.) by Richard A. Johnson
: and Dean W. Wichern
: 向量统计。这本书没有特别追求数学上的深度，而是以通俗易懂的方式讲述主要的基本
: 概念，读起来很舒服，内容也很实用。
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b********n
发帖数: 673 | 26 可能你是大侠，和一般人水平不一样，不过，SAS little book 是我知道比较系统和比
较基础的入门书。当然，牛仁布需要这样的书。
measure theory是统计系里所有课中最难的一门，甚至很多统计系的faculty都交不了
这门课。不过，这门课室必须的，不然决大部分的统计理论都很难懂。随机很重要，而
且很难懂，不过，很多neural信号传导的模型都是随机的。
【在 r****t 的大作中提到】
:
: 一直不明白 SAS 的书和 SAS document比起来，到底多了些什么东西？不知道从哪儿检
: 了本，翻着觉得很垃圾，都后悔拿回来。
: 随机的入门课还有不用 greg lawler 的？i thought that was the default text. "
: first course" could be a little too old. measure theory 没学过，觉得太基础了
: ，对 stochastic calculus更有用，转金融的应该学。
|
r****t
发帖数: 10904 | 27 我捡到的不是你推荐的那本。
我连 measure theory 都不懂，怎么称大侠。随机也只学了半本，快还给老师了。
measure thoery 学概率的应该学，学统计的不一定吧。
【在 b********n 的大作中提到】
: 可能你是大侠，和一般人水平不一样，不过，SAS little book 是我知道比较系统和比
: 较基础的入门书。当然，牛仁布需要这样的书。
: measure theory是统计系里所有课中最难的一门，甚至很多统计系的faculty都交不了
: 这门课。不过，这门课室必须的，不然决大部分的统计理论都很难懂。随机很重要，而
: 且很难懂，不过，很多neural信号传导的模型都是随机的。
|
s*r
发帖数: 2757 | 28 so you are claiming Stat masters do not actually understand stat because
they do not learn measure theory
【在 b********n 的大作中提到】
: 可能你是大侠，和一般人水平不一样，不过，SAS little book 是我知道比较系统和比
: 较基础的入门书。当然，牛仁布需要这样的书。
: measure theory是统计系里所有课中最难的一门，甚至很多统计系的faculty都交不了
: 这门课。不过，这门课室必须的，不然决大部分的统计理论都很难懂。随机很重要，而
: 且很难懂，不过，很多neural信号传导的模型都是随机的。
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s*******2
发帖数: 499 | 29 Casella的统计推断不涉及测度论，是一本经典的入门书。国内有些高校，非统计专业
本科或者硕士统计课就用的是这本书。
【在 g**********t 的大作中提到】
: 我觉得Casella的那本书不适合生物背景的初学者看，有点难。我给大家推荐我看过的
: 一本书：probability and statistics by DeGroot。这本书直觉表述比较好，相对也
: 比较严密（不是严格意义上的数学严密，大概相当于微积分教材的那种严密性）
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s*******2
发帖数: 499 | 30 Sheldon Ross的introduction to probability models也是一本很常见的随机过程入门书。
【在 r****t 的大作中提到】
: 我捡到的不是你推荐的那本。
: 我连 measure theory 都不懂，怎么称大侠。随机也只学了半本，快还给老师了。
: measure thoery 学概率的应该学，学统计的不一定吧。
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K****n
发帖数: 5970 | 31 差点儿成我committee，据说人挺nice
书。
【在 s*******2 的大作中提到】
: Sheldon Ross的introduction to probability models也是一本很常见的随机过程入门书。
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c******d
发帖数: 306 | 32 这本书不能算入门书吧。要吃透不是那么容易。课后题目还是很难的，很多科班出身的
，作起来也比较费力。
当然，如果你是牛人，可能小菜一叠。
【在 s*******2 的大作中提到】
: Casella的统计推断不涉及测度论，是一本经典的入门书。国内有些高校，非统计专业
: 本科或者硕士统计课就用的是这本书。
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r****t
发帖数: 10904 | 33 IMO, stochastic process has to be taught after some basic knowledge of
measure theory. For this reason this book is usually used for undergraduate
courses.
门书。
【在 s*******2 的大作中提到】
: Sheldon Ross的introduction to probability models也是一本很常见的随机过程入门书。
|
r****t
发帖数: 10904 | 34 It is the default text for statistics in master level, easier than what the
professors wish, but difficult enough to give a good training.
Usually the book is easier than what is taught in the class. My professor was
quite a hard stone, teaching beyond the supplement/appendix of this book, e.
g. "regularity condition" in MLE's consistency proof, etc etc. I understood
nothing in the two weeks when he talked about it, feeling lucky that i might
not have to understand it like those stats ph.d.s...
【在 c******d 的大作中提到】
: 这本书不能算入门书吧。要吃透不是那么容易。课后题目还是很难的，很多科班出身的
: ，作起来也比较费力。
: 当然，如果你是牛人，可能小菜一叠。
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r****t
发帖数: 10904 | 35 ... Why is he not on your committee, then?
【在 K****n 的大作中提到】
: 差点儿成我committee，据说人挺nice
:
: 书。
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K****n
发帖数: 5970 | 36 找了个更牛的，呵呵
【在 r****t 的大作中提到】
: ... Why is he not on your committee, then?
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n*****n
发帖数: 3123 | 37 bso啊
【在 K****n 的大作中提到】
: 找了个更牛的，呵呵
|
n*****n
发帖数: 3123 | 38
这个furguson 那本薄的经典，能说下具体的书名吗？多谢
【在 r****t 的大作中提到】
: 不是科班，更不是大拿，我学过的多半这儿的都学过。
:
: 没学过概率，听学过的说用 grimmet & stirzaker。概率是学统计时恶补的。
: 不是统计专业的，跟着学过 1 门统计，主要用 casella & berger，还有大家都用的
: furguson 那本薄的经典。other texts:
: asymptotic theory (regularity conditions on MLE's consistency) 用的是笔记;
: resampling 用 efron 1981 paper/1982 booklet, shao & tu 1995;
: EM 用 mcLachlan book. C.f. Wu 1982 paper for convergence results.
: monte carlo 用了 berger 的一本不过根本没时间读，
: 还有一堆补充的 text 没时间看记不得名字了，直接用笔记学的。
|
D*a
发帖数: 6830 | 39 记了一大堆书名打算慢慢看，新人再问众大侠个菜问题:
还是想继续搞生物，应该先看哪几本入门的书阿？ |
