Статистика и R в науке и аналитике

Подборка материалов по статистике: обновление

Я давно составляла и размещала на канале рекомендуемые источники по статистике, однако кое-что устарело, плюс нашла еще классные материалы, так что решила обновить.

Книги
1) Статистика и котики из старой подборки пусть остаются, книга критикуется где-то за излишние упрощения, но для старта все еще неплохо.

2) Медико-биологическая статистика Гланца пусть тоже остается, хотя я сама недолюбливаю эту книгу, по крайней мере перевод на русский язык. В нем много небольших неточностей, например достоверность вместо статистической значимости, плюс переведено только старое издание, в котором нет упоминаний поправок на множественное тестирование FDR. Однако во многих чатах его советуют, поэтому оставляю в подборке.

3) Статистика для всех (Statistics in a nutshell) Сары Бослаф неплохая книга, однако в переводе большинство терминов насильно переведены на русский (иногда довольно неудачно), и плохо, что не дано исходного термина на английском, поскольку гуглить придется все равно так. Читать рекомендую самое свежее издание, благо найти в интернете легко.

4) Анализ данных и статистика в R Ивана Позднякова, что хорошо, автор постоянно обновляет часть по R (особенно по tidyverse) и дополняет часть по статистике, например многомерные методы. Материалы вплоть до обобщенной линейной модели доступны, написано хорошо, в общем рекомендую.

5) Рандомизация и бутстреп: статистический анализ в биологии и экологии с использованием R. В.К. Шитиков, Г.С. Розенберг. Остаются с предыдущей подборки.

Курсы

У меня в старой подборке есть однозначная рекомендация курсов Анатолия Карпова по статистике, однако после длительных дискуссий на тему качества этих курсов, я пересмотрела первую часть (Основы статистики).
Соглашусь, что действительно много неточностей как мелких, так и иногда довольно существенных в этом курсе. Следовательно, сейчас я не могу рекомендовать его, поскольку вышло много бесплатных и более качественных материалов (однако для 2013го года это был хороший продукт, так как русскоязычных курсов по статистике практически не было). Возможно, я сделаю более подробный разбор неточностей, которые я собрала, но пока не классифицировала и не оформила в пост.

Следовательно, рекомендую:
1) Курсы Марины Варфоломеевой: Линейные модели, дисперсионный и регрессионный анализ с использованием R, с еще несколькими курсами можно ознакомиться здесь. Наткнулась на материалы практически случайно, увидела что в других чатах тоже рекомендуют, сама кое-какие идеи оттуда брала для своих лекций (конечно с ссылкой на источник). Очень качественно и подробно разобрано практически все, с чем можно столкнуться в статистике, супер круто, что такие материалы есть в открытом доступе.

2) Курс Data Analysis with R Specialization на курсере, я сама не проходила, но много где советовали, программа очень солидная.

3) Платные курсы от Института биоинформатики и бластима. Ссылки кидать не буду, но они легко гуглятся, если кто-то не найдет, пишите в личку или в комменты. На бластиме я преподавала, как многие тут уже знают, могу ручаться за качество лекций и поддержки ассистентов. Курсы или точнее программы повышения квалификации от института биоинформатики тоже однозначно рекомендую, много общалась с людьми оттуда, делают очень качественный продукт.

Ютуб-каналы

1) StatQuest - отличный канал с короткими, но очень четкими разборами конкретных тем по статистике. У автора забавный стиль изложения, с приколами и всякими фразочками, сам он биоинформатик (а по первому образованию музыкант).
2) TileStats - пожалуй еще лучше чем первый канал (хоть и малоизвестный). Тоже формат коротких видео, где наглядно показывается применение формул, как это выглядит на графике и что означает. Абсолютно незаменим для подготовки собственных лекций, очень удачные идеи по визуализации сложных концептов. Стиль изложения более строгий, без забавных фразочек, но все равно максимально понятно.

Если что-то забыла из хороших материалов, пишите комментарии, буду стараться держать подборку лучших книг и курсов всегда обновленной!

#recommendation

Telegram

Статистика и R в науке и аналитике

Всем привет! Давненько тут не было постов, исправляюсь. На этот раз предлагаю подборку обучающих материалов по статистике с моими очень ценными комментариями и мнениями о них)

Книги:
1. Статистика и котики. Информация например здесь
Книгу все советуют для…

www.group-telegram.com/us/stats_for_science.com/73

6.0K viewsJul 28, 2023 at 06:00

Подборка материалов по статистике: обновление

Я давно составляла и размещала на канале рекомендуемые источники по статистике, однако кое-что устарело, плюс нашла еще классные материалы, так что решила обновить.

Книги
1) Статистика и котики из старой подборки пусть остаются, книга критикуется где-то за излишние упрощения, но для старта все еще неплохо.

2) Медико-биологическая статистика Гланца пусть тоже остается, хотя я сама недолюбливаю эту книгу, по крайней мере перевод на русский язык. В нем много небольших неточностей, например достоверность вместо статистической значимости, плюс переведено только старое издание, в котором нет упоминаний поправок на множественное тестирование FDR. Однако во многих чатах его советуют, поэтому оставляю в подборке.

3) Статистика для всех (Statistics in a nutshell) Сары Бослаф неплохая книга, однако в переводе большинство терминов насильно переведены на русский (иногда довольно неудачно), и плохо, что не дано исходного термина на английском, поскольку гуглить придется все равно так. Читать рекомендую самое свежее издание, благо найти в интернете легко.

4) Анализ данных и статистика в R Ивана Позднякова, что хорошо, автор постоянно обновляет часть по R (особенно по tidyverse) и дополняет часть по статистике, например многомерные методы. Материалы вплоть до обобщенной линейной модели доступны, написано хорошо, в общем рекомендую.

5) Рандомизация и бутстреп: статистический анализ в биологии и экологии с использованием R. В.К. Шитиков, Г.С. Розенберг. Остаются с предыдущей подборки.

Курсы

У меня в старой подборке есть однозначная рекомендация курсов Анатолия Карпова по статистике, однако после длительных дискуссий на тему качества этих курсов, я пересмотрела первую часть (Основы статистики).
Соглашусь, что действительно много неточностей как мелких, так и иногда довольно существенных в этом курсе. Следовательно, сейчас я не могу рекомендовать его, поскольку вышло много бесплатных и более качественных материалов (однако для 2013го года это был хороший продукт, так как русскоязычных курсов по статистике практически не было). Возможно, я сделаю более подробный разбор неточностей, которые я собрала, но пока не классифицировала и не оформила в пост.

Следовательно, рекомендую:
1) Курсы Марины Варфоломеевой: Линейные модели, дисперсионный и регрессионный анализ с использованием R, с еще несколькими курсами можно ознакомиться здесь. Наткнулась на материалы практически случайно, увидела что в других чатах тоже рекомендуют, сама кое-какие идеи оттуда брала для своих лекций (конечно с ссылкой на источник). Очень качественно и подробно разобрано практически все, с чем можно столкнуться в статистике, супер круто, что такие материалы есть в открытом доступе.

2) Курс Data Analysis with R Specialization на курсере, я сама не проходила, но много где советовали, программа очень солидная.

3) Платные курсы от Института биоинформатики и бластима. Ссылки кидать не буду, но они легко гуглятся, если кто-то не найдет, пишите в личку или в комменты. На бластиме я преподавала, как многие тут уже знают, могу ручаться за качество лекций и поддержки ассистентов. Курсы или точнее программы повышения квалификации от института биоинформатики тоже однозначно рекомендую, много общалась с людьми оттуда, делают очень качественный продукт.

Ютуб-каналы

1) StatQuest - отличный канал с короткими, но очень четкими разборами конкретных тем по статистике. У автора забавный стиль изложения, с приколами и всякими фразочками, сам он биоинформатик (а по первому образованию музыкант).
2) TileStats - пожалуй еще лучше чем первый канал (хоть и малоизвестный). Тоже формат коротких видео, где наглядно показывается применение формул, как это выглядит на графике и что означает. Абсолютно незаменим для подготовки собственных лекций, очень удачные идеи по визуализации сложных концептов. Стиль изложения более строгий, без забавных фразочек, но все равно максимально понятно.

Если что-то забыла из хороших материалов, пишите комментарии, буду стараться держать подборку лучших книг и курсов всегда обновленной!

#recommendation

BY Статистика и R в науке и аналитике