Лучшие книги по статистике

Статистика. Лучшие книги 2020 года

Книги 2020 года раздела Статистика — выбор целевой аудитории читателей, на который влияют рейтинг, комментарии и оценки, выставленные за прошедший год. Книга года категории Статистика — популярнейшие книги данной тематики, достойные Вашего внимания, по мнению участников проекта.

Книга для тех, кто не любит статистику, но вынужден ею пользоваться

Данная книга посвящена описанию наиболее популярных непараметрических методов статистики. Одна из центральных особенностей таких методов — возможность получения обоснованных статистических выводов при наличии небольшого числа испытуемых, что превращает непараметрическую статистику в незаменимый.

Глобализация: геостатистический подход

Приводится методология системной интеграции географических и статистических знаний как основы нового направления в науке — геостатистики, объектом исследования которой является антропобиосфера. Предлагается использовать наблюдения, учет и анализ процессов как базу для достижения гармонии локальных.

Информационные технологии в статистике: Учебник

Раскрываются основы проектирования информационных технологий в условиях реформирования системы государственной статистики. Рассматриваются возможности и функционирование основных информационных технологий для автоматизированного решения различных статистических задач. Для студентов, обучающихся по.

Квалиметрия. Управление качеством. Сертификация

Учебное пособие посвящено вопросам, регламентируемым вузовским стандартом на курсы «Квалиметрия. Управление качеством. Сертификация». Рассматриваются проблемы качества и наукоемкости продукции и услуг, показана роль Государственных научных центров (ГНЦ) как ведущих организаций России по.

Курс социально-экономической статистики

В основу учебника положены программные документы по реформированию российской государственной статистики за последние десять лет, которые в настоящее время нашли практическое применение в деятельности Госкомстата России и его территориальных органов. Излагаются вопросы сущности.

Практикум по социальной статистике

Структура практикума соответствует структуре учебника «Социальная статистика», подготовленного тем же коллективом авторов. Содержит основные определения, решение типовых задач, контрольные задания. Включает анализ структуры доходов и расходов домашних хозяйств, их дифференциации.

Регионы России: Социально-экономические показатели 2004: Статистический сборник

В сборнике публикуются статистические данные о социально-экономическом положении субъектов Российской Федерации. Широко представлена информация о развитии экономики регионов, ее отраслей и секторов в 1990-2003 гг. Данные рассчитаны в соответствии с принципами современной методологии. Для высшего.

Стандартизированная работа

Компании-лидеры давно осознали важную роль производственных стандартов в эффективности работы предприятия. Несмотря на кажущуюся простоту (стандарт- что в этом такого?), стандартизация является самым действенным инструментом устранения потерь как в производственных, так и в административных.

Статистика в рыночной экономике

Пособие состоит из двух частей: «Общая теория статистики», где рассмотрены методологические вопросы статистических исследований общих закономерностей общественных явлений; «Экономическая и социальная статистики», где изложены статистические подходы к анализу.

Статистика

Рассмотрены основные функции статистики и ее роль в условиях рыночных отношений. Изложены основные понятия статистического исследования и его организации. Приведены формы статистической отчетности; показаны способы проверки отчетных данных, типы ошибок, встречающихся в отчетах, и пути их.

Интересные посты

Заметка в блоге

Присоединяюсь к флешмобу

Наконец нашла время накраситься и причесаться 😀 А также сделать фотографию для флешмоба.

1 день 11 часов 5 минут назад

Новости книжного мира

Три мини-лекции про «новое мышление» Франца Розенцвейга можно будет посмотреть онлайн 19 апреля

Пару лет назад в издательстве «Гешарим» впервые на русском языке вышла одна из важнейших.

9 часов 14 минут назад

Интересная рецензия

Человек остается чужим, пока мы не узнаем его историю

«Человек остается чужим, пока мы не узнаем его историю». Грустно думать, что я бы наверняка прошел.

1 день 19 часов 33 минуты назад

Новости книжного мира

Сегодня, 15 апреля, в истории

В этот день родились: 1843 — Генри Джеймс, американский писатель. 1861 — Блисс Кармен.

Библиотека T&P: 6 книг для тех, кто хочет понимать статистику

Теории и практики

Каждую неделю «Теории и практики» публикуют списки литературы от номинантов премии «Просветитель» этого года. Владимир Савельев в книге «Статистика и котики. Самая дружелюбная книга об анализе данных» объясняет, что такое дисперсия, как найти t-критерий Стьюдента и для чего используется регрессионный анализ, на примерах из жизни котов. Для «Библиотеки T&P» он посоветовал еще пять книг, которые помогут разобраться в теме.

Владимир Савельев

ассистент кафедры клинической психологии и психофизиологии ИСПН УрФУ

Книга про машинное обучение, которая позволяет довольно неплохо сориентироваться в теме. Понравилось, как структурирован материал; примеры из самых различных областей. Машинное обучение — это шаг вперед по отношению к статистике, поэтому для всех, кто хочет быть в тренде, маст-хэв.

Объемная книга, охватывающая большую часть статистических методов. Написана легко. Радует подробное объяснение того, как все работает, а также разделы про специфические методы для медицины, бизнеса, педагогики. Не радует качество переплета — нужно быть предельно аккуратным, чтобы книга не развалилась на части.

Абсолютно чудесная книга, способная привить любовь к математике как детям, так и взрослым. Пара идей оттуда сильно пригодилась в практической работе. Много сильных и ярких примеров. Научиться, правда, ничему не получится, но вдохновиться — пожалуй.

Книга о том, как статистики обманывают других людей. Хороша как прививка от дезинформации. Правда, действительно сложных мошеннических схем там не найти. Написана доступно. В первую очередь рекомендую студентам, выступающим с научными докладами. Просто потому, что они порой неосознанно делают то, что в ней написано. Пару вещей из этой книги включил в свою.

Грейди Клейн и Алан Дебни. «Статистика в комиксах»

Мой экземпляр этой книги еще лежит в магазине. Но лежать ему недолго: то, что я успел увидеть, мне крайне понравилось. Ярко, с юмором и по делу. Однако набор методов сильно ограничен: формат позволяет включить только основную информацию.

Список литературы по статистике 2020

Статистика: список литературы на 2020 год.

1. Алибеков И. Ю. Теория вероятностей и математическая статистика в среде MATLAB. Учебное пособие. М.: Лань, 2019. 184 с.
2. Боголюбов Н. Н., Боголюбов Н. Н. Введение в квантовую статистическую механику. М.: Едиториал УРСС, 2018. 384 с.
3. Гмурман В. Е. Теория вероятностей и математическая статистика. Учебник. М.: Юрайт, 2018. 480 с.
4. Горленко О. А., Борбаць Н. М. Статистические методы в управлении качеством. Учебник и практикум для спо. М.: Юрайт, 2019. 270 с.
5. Горленко О. А., Борбаць Н. М. Статистические методы в управлении качеством. Учебник и практикум. М.: Юрайт, 2020. 306 с.
6. Горобец Б. С. Теория вероятностей, математическая статистика и элементы случайных процессов. Упрощенный курс. М.: Едиториал УРСС, 2020. 232 с.
7. Далингер В. А.,Симонженков С. Д., Галюкшов Б. С. Теория вероятностей и математическая статистика с применением mathcad. Учебник и практикум для СПО. М.: Юрайт, 2018. 146 с.
8. Долгова В. Н., Медведева Т. Ю. Статистика. Учебник и практикум для СПО. М.: Юрайт, 2019. 246 с.
9. Долгова В. Н., Медведева Т. Ю. Теория статистики. Учебник и практикум для академического бакалавриата. М.: Юрайт, 2019. 246 с.
10. Дудин М. Н., Лясников Н. В., Лезина М. Л. Социально-экономическая статистика. Учебник и практикум. М.: Юрайт, 2019. 234 с.
11. Зинченко А. П., Романцева Ю. Н. Статистика сельского хозяйства: статистическое наблюдение. Учебное пособие для вузов. М.: Юрайт, 2020. 162 с.
12. Ивашев-Мусатов О. С. Теория вероятностей и математическая статистика. Учебник и практикум для СПО. М.: Юрайт, 2017. 224 с.
13. Ивченко Г. И., Медведев Ю. И. Математическая статистика. Учебник. М.: Либроком, 2020. 352 с.
14. Кабисов К. С., Копылов С. В., Кудряшов А. В. Элементы классической статистической физики и термодинамики. Задачи. Основные положения теории. М.: Либроком, 2018. 256 с.
15. Кабисов К. С., Копылов С. В., Кудряшов А. В. Элементы классической статистической физики и термодинамики. Задачи. Основные положения теории. М.: Либроком, 2018. 256 с.
16. Кайнова В. Н., Зимина Е. В. Статистические методы в управлении качеством. Учебное пособие. М.: Лань, 2019. 152 с.
17. Квасников И. А. Термодинамика и статистическая физика. Квантовая статистика. Том 4. М.: Ленанд, Едиториал УРСС, 2017. 352 с.
18. Квасников И.А. Молекулярная физика. Уникальный учебник-путеводитель по миру термодинамики и статистической механики. М.: URSS, 2020. 304 с.
19. Малых Н. И. Статистика в 2-х томах. Том 2. Социально-экономическая статистика. Учебник и практикум для академического бакалавриата. М.: Юрайт, 2017. 474 с.
20. Международная статистика. Учебник для бакалавриата и магистратуры / ред. Башкатов Б. И., Суринов А. Е. М.: Юрайт, 2019. 594 с.
21. Мойзес Б. Б., Плотникова И. В., Редько Л. А. Статистические методы контроля качества и обработка экспериментальных данных. М.: Юрайт, 2019. 118 с.
22. Мойзес Б. Б., Плотникова И. В., Редько Л. А. Статистические методы контроля качества и обработка экспериментальных данных. Учебное пособие для СПО. М.: Юрайт, 2019. 118 с.
23. Нарбут В. В., Салин В. Н., Шпаковская Е. П. Экономическая статистика. Учебник / Economic statistics. Textbook. М.: КноРус, 2020. 234 с.
24. Наркевич И. А., Зубов Н. Н., Кувакин В. И. Статистика в биомедицине, фармации и фармацевтике. Учебное пособие. М.: КноРус, 2019. 300 с.
25. Попаденко Е. В. Судебная статистика. Учебное пособие. М.: Юрайт, 2020. 206 с.
26. Пригарин С. М. Статистическое моделирование многомерных гауссовских распределений. Учебное пособие для вузов. М.: Юрайт, 2019. 84 с.
27. Прохоров Ю. В., Пономаренко Л. С. Лекции по теории вероятностей и математической статистике. Учебник и практикум. М.: Юрайт, 2019. 220 с.
28. Салин В.Н., Качанова Н.Н., Глебкова И.Ю. Статистика уровня жизни населения. Учебное пособие. М.: КноРус, 2019. 192 с.
29. Сидняев Н. И. Теория вероятностей и математическая статистика. Учебник для академического бакалавриата. М.: Юрайт, 2019. 220 с.
30. Сидняев Н. И. Теория вероятностей и математическая статистика. Учебник для СПО. М.: Юрайт, 2019. 220 с.
31. Статистика с элементами эконометрики. Учебник для СПО. В 2-х частях. Часть 2 / ред. Ковалев В. В. М.: Юрайт, 2019. 348 с.
32. Толстова Ю. Н. Математическая статистика для социальных работников. Учебник и практикум для СПО. М.: Юрайт, 2019. 258 с.
33. Трофимов А. Г. Математическая статистика. Учебное пособие для СПО. М.: Юрайт, 2019. 260 с.
34. Хамидуллин Р. Я. Теория вероятностей и математическая статистика. М.: Издательский дом Университета «Синергия», 2020. 276 с.

12 книг по Data Science для новичков и продвинутых

Редактор блога Нетологии Юлия Чернова сделала подборку книг о Data Science на английском языке, которые помогут новичкам разобраться в основах, а продвинутым — прокачать знания и навыки.

«Numsense! Data Science for the Layman», Annalyn Ng, Kenneth Soo

Для кого. Для новичков в сфере Data Science, которые знают английский.

О чем. Автор описывает регрессивный анализ, нейронные сети А/В тесты, деревья решений и другие базовые понятия.

Польза. Поможет вникнуть в основы DS без математической сложности, разобраться в теме при помощи наглядных иллюстраций.

«Machine Learning», Tom Mitchell

Для кого. Для новичков, которые не знают ничего об искусственном интеллекте и статистике. Для владеющих английским на продвинутом уровне.

О чем. Описания популярных алгоритмов — байесовского обучения, обучения с подкреплением, нейронных сетей с подробными примерами.

Польза. Лучший вводный материал для тех кто изучает элементарные понятия машинного обучения. Поможет разобраться в теме и понять основы перед дальнейшим углубленным изучением.

«Blockchain Basics: A Non-Technical Introduction in 25 Steps», Daniel Drescher

Для кого. Для новичков, которые не хотят разбираться с терминами из программирования и знают английский.

О чем. Книга о технологии блокчейн на примерах криптовалют Bitcoin, Ethereum и Litecoin.

Польза. Доступно объясняет, что такое блокчейн, без сложных технических терминов, с примерами и иллюстрациями.

«Microsoft Excel Data Analysis and Business Modeling», Wayne Winston

Для кого. Для тех, кто изучает бизнес-аналитику, и знает английский на уровне Upper-Intermediate и выше.

О чем. Книга о функциях Excel для бизнеса и сложных вопросах бизнес-аналитики. С тематическими исследованиями финансовой составляющей бизнеса, реальными примерами.

Польза. Учит работать со сложными функциями Excel: сводными таблицами, описательной статистикой, Offset, Indirect, Excel Solver и макросами для автоматизации повторяющихся задач в анализе данных.

«AI and Analytics: Accelerating Business Decisions», Sameer Dhanrajani

Для кого. Для руководителей и начинающих предпринимателей в области ИИ и Data Science

О чем. Автор рассказывает о комплексных стратегиях и методологии в аналитике. Охватывает большинство популярных отраслей бизнеса — страхование, розничную. торговлю, банковское дело.

Польза. Помогает понять основы бизнес-аналитики. Предлагает бизнес-идеи развития компаний с использованием блокчейна, криптовалют, чат-ботов и других популярных технологий.

«Doing Data Science», Кэти О’Нил, Рэйчел Шатт

Для кого. Для новичков, которые уже освоили базовые понятия DS, и переходят к изучению технической литературы.

О чем. Издание посвящено углубленному изучению фильтрации спама, регрессионных моделей, рекомендательных машин, введению в Big Data.

Польза. Помогает систематизировать знания об основах Data Science.

«Data Science at the Command Line», Жерон Янссенс

Для кого. Для тех, кто изучает основы программирования и интересуется анализом данных.

О чем. Книга содержит информацию об анализе данных и командной строки.

Польза. Расширит ваши возможности в области анализа данных. Ознакомит с основами программирования и поможет проще получать, преобразовывать и анализировать данные.

«Python for Data Analysis» , Уэс МакКинни

Для кого. Для тех, кто хочет изучить Python — основной язык программирования в сфере анализа данных.

О чем. Книга на 400 страниц со всеми подробностями о языке программирования, которые пригодятся будущим специалистам по Data Science.

Польза. Поможет изучить язык программирования с нуля или начального уровня, научит применять его в анализе данных.

«Python Machine Learning», Sebastian Raschka

Для кого. Для тех, кто хочет глубже изучить техническую сторону работы с предсказательной аналитикой в языке программирования. Для инженеров с любым уровнем знаний в сфере машинного обучения.

О чем. Книга о возможностях Python в аналитических моделях, улучшении веб-приложений, открытии скрытых паттернов и структуры в данных с помощью кластеризации.

Польза. Научит применять регрессионный анализ, эффективно проводить предварительную обработку данных, применять анализ социальных сетей в определении настроений аудитории.

«Storytelling with Data: A Data Visualization Guide for Business Professionals», Cole Nussbaumer Knaflic

Для кого. Для тех, кто уже умеет проводить анализ данных и учится визуализировать результаты.

О чем. Книга об эстетическом представлении результатов анализа данных, понимании аудитории, подборе оптимального способа подачи информации. Содержит реальные примеры визуализации и их разбор.

Польза. Научит основам визуализации данных и наглядно покажет, как применять процесс в создании презентаций.

«Hadoop for Dummies», Dirk Deroos, Paul C. Zikopoulos, Roman B. Melnyk

Для кого. Для тех, кто начинает знакомство с Hadoop.

О чем. Книга содержит описание экосистемы Hadoop 2 и Yarn, примеры их реального использования, подробную инструкцию по установке кластера. Предоставляет детальную информацию о работе с SQL и Hive, развертывании Hadoop в облаке.

Польза. Научит работать с кластерами, шаблонами проектирования и экосистемой Hadoop на начальном уровне.

«Hadoop: The Definitive Guide», Tom White

Для кого. Для тех, кто хочет научиться использовать набор инструментов Hadoop на практике.

О чем. Сборник тематических исследований, как Hadoop решает конкретные задачи. Автор приводит детальный анализ каждого исследования и объясняет, как использовать инструменты в аналогичных ситуациях.

Польза. Научит использовать Hadoop Distributed File System для хранения больших массивов данных, создавать и настраивать кластеры Hadoop. Расскажет о возможностях MapReduce и распространенных ошибках в работе с моделью.

Мнение автора и редакции может не совпадать. Хотите написать колонку для «Нетологии»? Читайте наши условия публикации. Чтобы быть в курсе всех новостей и читать новые статьи, присоединяйтесь к Телеграм-каналу Нетологии.