Воспользуюсь служебным положением (привет-привет всем новеньким!) и позову вас на лекцию, которую завтра читает Женя Бакин. Это первая из трех лекций, попробуем с коллегами осветить и обсудить моменты в статистике, которые часто понимаются неправильно. Будут и ссылки на источники, которые можно использовать для самообразования или в спорах с рецензентами и коллегами. Я там тоже участвую на правах ветерана бурных обсуждений проверок на нормальность, но первые две лекции тоже классные.

Приходите, будем рады вас видеть!

Математическая статистика, 2 / 2

Матстат 3. Обобщает, развивает и углубляет предыдущие два курса и наваливает нового материала. Повторение дельта-метода, углубление метода максимального правдоподобия (обычное, профильное, условное, маргинальное правдоподобия). Теория M- и Z-оценок (в том числе, как обобщение метода максимального правдоподобия, псевдо- и квазиправдоподобия). Квантильная регрессия. EM-алгоритм. Текст завершается короткой главкой про пропущенные наблюдения. В этом тексте хорошо расставлены ссылки на "настоящую литературу", всякие классические книжки.

Матстат 4. Раньше матстат 3 и матстат 4 были вместе одним предметом, потом их разделили. В этой части рассматриваем метод Монте-Карло, бутстреп (параметрический и непараметрический). Дальше в меню ядерные методы оценки плотности. Заканчивается все ядерной регрессией, включая оценку условной дисперсии.

Робастная статистика. Этот курс тоже отпочковался от совместного курса матстата 3+4. Весь текст посвящен выбросам и как работать с данными, которые их содержат, робастным оценкам и их свойствам. Я уже ссылался на него, когда писал про выбросы. Очень советую прочитать хотя бы секцию 1.1, чтобы иметь общее представление о выбросах и о том, с какой стороны к этому снаряду можно подходить.

Математическая статистика, 1 / 2

Матстат 1. Текст логически делится на две части. Сначала идет небольшое повторение теорвера и введение в теорию матстата: что такое выборка, что такое параметр, что такое оценка параметра, какие бывают общие подходы к построению оценок параметров (методы моментов и максимального правдоподобия, эмпирические оценки), что такое гипотезы и какие есть подходы к их тестированию. Во второй части разбирают классические тесты для всяких разных сеттингов: одновыборочные, парные и двувыборочные Колмогоров-Смирнов, т-тест, Вилкоксон (очень советую подробно прочитать секцию 6.4, посвященную двувыборочному Вилкоксону, он же Манн-Уитни). Целая глава посвящена тестам для бинарных категориальных данных (это те, которые "да-нет"). Многовыборочные тесты (анова, таблицы сопряженности) тоже рассматриваются, но не настолько подробно.

Матстат 2. В два раза короче, чем матстат 1 и вольно развивает повествование, начатое в первой части матстата 1. Абстрактная теория матстата: теория несмещенных точечных оценок и их эффективность, граница Рао-Крамера и достаточные статистики. Теория максимального правдоподобия, профильное правдоподобие. Теория статистистических тестов, теорема Неймана-Пирсона, тесты на основе правдоподобия, в том числе тесты с мешающими параметрами.

Материалы по теорверу и матстату от одноименной кафедры матфиза Карлова университета

По просьбам трудящихся выкладываю список основных материалов от моей кафедры, по которым учился в том числе и я. Все материалы академичны и математичны, с определениями, теоремами и доказательствами, поэтому как вводные тексты для нематематиков, наверное, подойдут не очень. Напротив, люди с техническим бекграундом или каким-то опытом в матстате могут сильно продвинуться, опираясь на эти тексты.

Что важно: это не постоянные ссылки. Курсы живут и развиваются, расширяются, переписываются и редактируются, объединяются и разделяются. Поэтому если вас заинтересовал конкретный материал, лучше скачайте файлик. Если вдруг какая-то ссылка умерла, вы можете потыкать меня в личку или в комментарии и я попробую это дело поправить.

Вдогонку из той же статьи комбо из рубрик Классики внятно пишут и Автор не тормоз, но медленный газ

1. Наконец-то внятная интерпретация того, что такое корреляция Пирсона. Само соотношение я видел 100500 раз, но до меня никогда не доходило, что именно оно значит (автор если что написал диплом про коэффициенты корреляции). Просто 🤯
Заметим, что d Коэна тоже лежат где-то рядышком.

2. Красивое типографическое. Смотрите, как интересно они верстают десятичные дроби: используют точку посередине строки, а не запятую или обычную точку.

Смотрите, какой предок хитмапа из 1994 года. Очень красиво и лаконично.

Из статьи Regression towards the mean, Bland and Altman.

#dataviz

Оформление отчетов. Единицы измерения

А вот тут можно почитать про то, как правильно на письме оформлять единицы измерения всех возможных вкусов и форм. Сам текст классный, список литературы тоже огонь. А еще в этой же серии Справочник есть другие статьи, достойные внимания: про кавычки, математические шрифты и скобки, например. Инджой.

#writing