Вопрос или проблема
Меня интересует квантовая аналитика. Надеюсь, что статистика — это основа для количественного анализа. Так какие лучшие источники для изучения основной статистики (в глубине), и какой лучший подход к изучению статистики?
-
Шелдон Росс – Первый курс вероятности. Вероятность – это основа статистики, поэтому это хорошее место для начала.
-
Кассель и Бергер – Статистическое обоснование. Это даст вам твердое понимание идей, связанных с доверительными/предсказательными интервалами, тестированием гипотез, вплоть до линейной регрессии.
-
Хогг – Введение в математическую статистику. Это сильно акцентировано на аналитике. Подходит, если вы уверенно владеете высшей математикой.
-
Хорошая книга по линейной algebra, чтобы вы могли лучше понять, как все работает «под капотом». Это не строго необходимо, но определенно полезно.
Эти 4 книги помогут вам начать, но это только начало.
Ответ или решение
Изучение статистики — это важный шаг для специалистов в области количественного анализа (quant analytics), и действительно, статистика является основой для этого направления. Чтобы эффективно изучить статистику в глубину, существует несколько источников и подходов, которые помогут вам в этом.
Лучшие источники для изучения статистики:
-
"A First Course in Probability" (Шелдон Росс):
Эта книга идеально подходит для начала. Вероятность является основой статистики, и понимание её основ поможет вам осваивать более сложные темы. -
"Statistical Inference" (Касела и Берджер):
Это произведение даст вам глубокое понимание основных понятий статистики, таких как доверительные интервалы, гипотезы и линейная регрессия. Книга охватывает как теоретические, так и практические аспекты статистического вывода. -
"Intro to Mathematical Statistics" (Хогг):
Данная книга фокусируется на математическом подходе к статистике. Если вы уверены в своих математических навыках, этот ресурс поможет вам углубить свои знания в аналитике. -
Учебник по линейной алгебре:
Понимание линейной алгебры не является строго необходимым, но оно будет очень полезным для большей глубины понимания того, как работают статистические методы. Рекомендуется выбрать учебник, который охватывает основы линейной алгебры.
Подходы к обучению статистике:
-
Практика на реальных данных:
Применение статистических методов к реальным набором данных поможет лучше понять концептуальные основы. Подумайте о том, чтобы использовать языки программирования, такие как R или Python, для анализа данных. -
Онлайн-курсы и ресурсы:
Существуют множество платформ, таких как Coursera, edX и Khan Academy, которые предлагают курсы по статистике. Эти курсы могут предоставить структурированный подход и включают практические задания. -
Статистические программные пакеты:
Ознакомьтесь с программами, такими как R, Python (с библиотеками Pandas и SciPy) или специализированными статистическими программами, такими как SPSS и SAS. Эти навыки помогут вам применять теорию на практике. -
Чтение научных статей:
Углубляйтесь в исследования в области статистики, чтобы увидеть, как статистика применяется в различных областях. Это расширит ваши горизонты и даст представление о текущих тенденциях в количественном анализе. -
Изучение и участие в сообществах:
Присоединитесь к онлайн-форумам и группам, таким как Stack Overflow или специализированные группы в социальных сетях, где вы можете задавать вопросы и обмениваться знаниями с другими профессионалами и энтузиастами в области статистики.
Следуя этим рекомендациям и изучая предложенные источники, вы сможете построить надежный фундамент в статистике и добиться успеха в количественном анализе.