В Сети в открытом доступе есть несколько очень полезных книг по R и по современным методам статистики (на англ. яз.):
  • Wickham H. Advanced R Programming (Продвинутое программирование на R)
    Работа Хэдли Уикхэма, автора таких известных пакетов для R, как, например, ggplot2 и plyr. Выход "бумажной" версии этой книги запланирован на декабрь 2013 г., однако по разрешению издательства (Chapman and Hall) ее электронная версия останется в открытом доступе. Эту книгу стоит прочитать каждому, кто планирует серьезно освоить программирование на R (наряду, конечно, с такой классикой, как "голубая книга", "белая книга" и вот эта книга).
  • Hasti T., Tibshirani R., Friedman J. (2011) The Elements of Statistical Learning (Элементы статистического обучения)
    Думаю, что имена этих авторов не нуждаются в представлении... Фундаментальная монография по методам машинного обучения, которую многократно допечатывали после выхода первого издания. Издательство Spinger любезно дало авторам согласие на публичное распространение электронной версии. Хотя эта книга не имеет непосредственного отношения к R, ее можно рассматривать как справочник по многим современным методам, реализованным в R-пакетах.
  • Hyndman R.J., Athanasopoulos G. (2013) Forecasting: Principles and Practice (Прогнозирование: принципы и практика)
    Я уже писал об этой отличной книге ранее. Теперь работа над ней полностью завершена и все главы доступны для чтения.
  • Jockers M.L. Text Analysis with R for Students of Literature (Анализ текстов при помощи R для изучающих литературу)
    Черновик этой книги можно свободно скачать с сайта автора - Мэтью Джокерса, профессора английского языка в Университете Небраски. Работа представляет собой очень доступное введение в анализ текстов при помощи R. Книга будет опубликована издательством Springer в рамках их новой серии "Количественные методы в гуманитарных и социальных науках". В настоящее время Мэтью собирает предложения читателей по улучшению текста - Вы можете сделать свой вклад!
  • Cox S.B. (2013) Applied Biostatistical Analysis with R (Прикладной биостатистический анализ с использованием R)
    Стефен Кокс имеет богатую историю преподавания статистики студентам-биологам, а также опыт работы в качестве аналитика-консультанта. В своей книге, опубликованной в рамках проекта Otexts, он излагает основы биостатистики. Хотя эта работа еще не завершена до конца, многие из запланированных глав уже доступны для чтения.
  • Lavine M. (2009) Introduction to Statistical Thinking (Введение в статистическое мышление)
    Доступно написанная книга о статистическом моделировании, в частности о методе максимального правдоподобия и его использовании для оценивания параметров моделей (подробнее см. здесь). Множество примеров с использованием R-кода. (Внимание: размер файла ~40Mб; скачивается очень медленно!)


4 Комментарии

Aledovskiy написал(а)…
Спасибо за подборку!
Unknown написал(а)…
И облегчённый вариант ESL, Introduction to Statistical Learning, предназначенный для advanced undergraduates/matsers students с лабораторными в R www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/
Sergey Mastitsky написал(а)…
Спасибо, Илья! Правда, я уже сообщал об этой книге недавно: http://r-analytics.blogspot.be/2014/01/introduction-to-statistical-learning.html
Новые Старые