Отзывы на книгу: Прикладные методы анализа статистических данных. Учебное пособие; Высшая школа экономики, 2012

Исходит из устаревших представлений о прикладной статистике. Например, нет ничего о статистике нечисловых данных, о статистике интервальных данных.

Для практиков, имебщих потребность обработки и анализа прикладных данных, очень избыточна теоретическая часть. Применение сомнительное

Книга сложная и рассчитана на подготовленного читателя. Это больше книга для математика, специализирующегося в математической статистике, чем для тех, кто занимается просто обработкой данных. В книге приведено большое количество примеров. Много теории, многое приходиться выводить самому, чтобы лучше разобрать материал. Эта книга не для тех, кто хочет изучить математический анализ данных, а для тех, кто хочет расширить и углубить свои знания в данной области.

Получила книгу по акции,. Действительно сложный учебник. Рассчитан на уже подготовленных студентов, прошедших курс теории вероятностей.В книге рассмотрены: статистические оценки параметров,проверка статистических гипотез и нечасто встречаемый в учебниках раздел « Методы восстановления зависимостей.» В учебнике много теоретических примеров и недостаточно прикладного анализа .

Честно говоря, от учебника ВШЭ ожидал более читабельного текста. Прикладная статистика нужна всё-таки в первую очередь не для математиков, а для людей естественных или гуманитарных специальностей, которые решают свои задачи математическими методами. Понимать теорию необходимо, но давать материал на «птичьем» языке (я имею в виду сплошной поток формул и терминов) и почти не давать пояснений на «человеческом» языке – это довольно бессмысленно. Для сравнения – посмотрите руководство к программному пакету GraphPad Prism (легко загуглить). Он ориентирован на биостатистику и написан очень доступным языком – без примитива, но так, чтобы пользователь мог понять – как правильно решать его задачу, и каких ошибок нужно избегать. При этом, математическая база тоже описана, но не на первом плане, либо даны ссылки на литературу (в основном, статьи в свободном доступе). И это даёт гораздо больше именно для прикладного использования.