第001篇-开篇:参考书目录

Posted 潜水大王来也

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1.参考书籍(看过的和即将要看的,总计17本)

这里回顾一些我从2016年认识到环境统计学在环境科学中的重要性后,着手学习过程中所用到的书。


按照时间顺序依次为:

  • 2016年04月:《因子分析:统计方法与应用问题》——【因为没有任何基础,当时看完一脑子浆糊】
  • 2016年12月:《统计学》(人大版)——【这本书因为着重点在社科,我读完收获仅限于明白一些基础概念,至于怎么样应用于环境科学,让我陷入迷茫】
  • 2016年12月:《多元统计分析》——【同样因为基础全无,上来就看多元统计分析,完全就是读天书,痛苦异常】
  • 2018年11月:《统计探源:统计概念和方法的历史》——【这本书当初买过来是想解决自己基础弱的症结,当时因为急于应用,完全无法心思静下心来好好地阅读。不过,现在倒是成了我日常消遣的读物,很有意思,读故事书一样】
  • 2018年11月:《女士品茶:统计学如何变革了科学和生活》——【这本书完全是名字吸引了我,当时买过来权当为自己学习统计学打气,不过当时也是急于应用,由于没从里面看到自己想要的,就束之高阁。反而是现在当成日常消遣读起来,收获颇多】
  • 2020年4月:《Python统计分析》——【这本书一是我初窥统计应用的书,二是我Python入门的书。因为看到应用的希望之光,从这本开始我下决心系统性学习Python,企图从编程这个切入点,把统计学应用到我的研究之中】
  • 2020年6月:《环境数据分析》——【泪目!!!庄老师的这本书很直接,照着书上的案例操作,直接应用,简直就是我的救星。我每天早上6点钟起床,脸都不洗牙也不刷,直到学满2个小时,才结束。三个月的时间,我自己不知道看了多少遍,书都翻烂了。这本书直接搭建了我的环境统计学的学习框架,弥补基础认知】
  • 2021年5月:《环境与生态统计:R语言的应用》——【这本书进一步深华了我对环境统计学的科学认知,进一步弥补我对环境统计学的科学认识的不足,同时也是我学习Python的一个动力——把里面的实例在Python下实现】
  • 2021年5月:《环境统计学与Matlab应用》——【这本书算是科学系统地给我搭建了环境统计学的知识框架,现在正在进行第二轮的学习】
  • 2021年12月:《基于Matlab的地理数据分析》——【这本书还没看完,与《环境统计学与Matlab应用》进行配套学习,进一步深入学习回归分析、因子分析、小波分析等知识】
  • 2022年1月:《统计学图鉴》——【这本书我权当漫画书看了,讲的全是统计学基本概念,我个人非常喜欢,从入手到现在基本是随身带着,时刻用于基础知识的补充——基础弱恐惧症】
  • 2022年1月:《统计学:从数据到结论》——【吴老师的这本书,给我的触动,与庄老师那本一样,现在我每天起床第一件事就是看这本。】
  • 2022年1月:《Python:数据科学的手段》——【吴老师的第二本书,还没开始全面看,初步看了框架,真不赖,用于弥补我看《Python统计分析》的遗憾】
  • 2022年2月1日(你没看错,大年初一下的单):《实验设计》——【买这本书的原因是基于《环境统计学与Matlab应用》框架里面的“环境问题的解决过程与范式”,弥补我在实验设计这一环节的不足】
  • 2022年2月1日:《非参数统计》——【买这本书的原因是基于非参数检验应用的频率大问题,进一步深入学习】
  • 2022年2月2日:写这篇文章的过程,顺手买了吴喜之老师的两本书:
    《统计学:从概念到数据分析》——【这本书用于二次梳理我的知识框架】

    《非参数统计》——【这本书是计划与王星老师那本对比着看的】

2.给后来者的学习顺序建议:

从我个人曲折的学习经历,回过头来看,分三个梯度:

第一梯度

建议阅读:《统计学:从概念到数据分析》、《统计学:从数据到结论》、《统计学图鉴》

第二梯度

建议阅读:《环境数据分析》、《环境统计学与Matlab应用》、《环境与生态统计:R语言的应用》

第三梯度

建议阅读:《实验设计》、《非参数统计》(吴喜之)

  1. 从系统学习环境统计学的目的出发—— 学习的核心,应该放在第一梯度和第二梯度;
  2. 从快速应用的目的出发——第一梯度看《统计学:从数据到结论》、第二梯度看《环境数据分析》;
  3. 从直接应用的目的出发——直接看《环境数据分析》,对着里面的例子,直接操作,然后上手你的数据。

以上是关于第001篇-开篇:参考书目录的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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