高級統計書籍推薦

這個網站上有幾個關於介紹性統計和機器學習的書籍推薦的線程，但我正在尋找關於高級統計的文本，包括按優先順序排列：最大似然、廣義線性模型、主成分分析、非線性模型。我已經嘗試過AC Davison 的Statistical Models，但坦率地說，我不得不在兩章之後把它放下。本書在其覆蓋面和數學方面是百科全書式的，但作為一名從業者，我喜歡通過先理解直覺來處理主題，然後再深入研究數學背景。

這些是我認為因其教學價值而出類拔萃的一些文本。我想為我提到的更高級的科目找到一個等價的科目。

• 統計學，D. Freedman，R. Pisani，R. Purves。
• 預測：方法和應用，R. Hyndman 等人。
• 多元回歸及超越
• 應用當代統計技術
• 統計學習與 R 應用程序簡介 -（PDF 發布版），Gareth James、Daniela Witten、Trevor Hastie 和 Robert Tibshirani
• 統計學習的要素：數據挖掘、推理和預測。-（PDF 發布版本），Hastie、Tibshirani 和 Friedman（2009 年）

最大可能性：在所有可能性（Pawitan）。中度清晰的書籍和最清晰 (IMO) 僅涉及可能性的書籍。還有R代碼。

GLMs：分類數據分析（Agresti，2002）是我讀過的最好的書面統計書籍之一（也有可用的 R 代碼）。此文本也將有助於最大可能性。第三版將在幾個月後出版。

上述兩個列表中的第二個是 Collett 的Modeling Binary Data。

PCA：我發現 Rencher 在Methods of multivariate analysis中寫得很清楚。這是研究生水平的文本，但它是介紹性的。

引用自：https://stats.stackexchange.com/questions/33197