¿Qué libros deberían leer los bioestadísticos?

Answer 1

La utilidad de estos libros dependerá de en qué área particular esté trabajando, pero estos son algunos de mis favoritos.

Estadísticas y libros de texto de ML:

• Álgebra matricial desde la perspectiva de un estadístico
• Inferencia estadística de la era de la computadora
• Análisis de datos bayesianos, tercera edición
• Los elementos del aprendizaje estadístico
• Métodos estadísticos de Monte Carlo
• Modelos estadísticos lineales aplicados

Divertidos libros de estadísticas:

• The Lady Tasting Tea: cómo las estadísticas revolucionaron la ciencia en el siglo XX
• Juegos, dioses y juegos de azar: los orígenes y la historia de la probabilidad y las ideas estadísticas desde los primeros tiempos hasta la era newtoniana

Programación en R:

• R para ciencia de datos
• Paquetes R

Genética / bioinformática:

• Genética de poblaciones: una guía concisa
• Análisis de secuencia biológica: modelos probabilísticos de proteínas y ácidos nucleicos
• Introducción a la genética cuantitativa (4a edición)

¡Feliz lectura!

Answer 2

Algunas adiciones a las respuestas anteriores:

1. Chang M. Problemas y métodos modernos en bioestadística
2. Ensayos cruzados de Senn S. en investigación clínica
3. Rao C. Manual de Estadísticas 27 – Epidemiología y Estadísticas Médicas
4. Chen D., Karl E.Chow S., Cálculos de tamaño de muestra en investigación clínica Análisis de datos de ensayos clínicos: uso de R
5. Chow S. Diseño y análisis de ensayos clínicos: conceptos y metodologías.

Answer 3

Cualquier cosa de Stephen Senn vale la pena. En particular, Problemas estadísticos en el desarrollo de medicamentos: Problemas estadísticos en el desarrollo de medicamentos, segunda edición. Además, lea las pautas regulatorias: se pueden descargar gratis en línea y lo pondrán al día con la sabiduría actual muy rápidamente. Por ejemplo, los puntos de la EMA para considerar documentos, por ejemplo, http://www.ema.europa.eu/docs/en …

Answer 4

De ninguna manera una lista completa:

• Estadísticas como argumento basado en principios por Abelson
• El culto a la significación estadística por Ziliak y McCloskey
• Estrategias de modelado de regresión por Harrell
• Los elementos de graficar datos y visualizar datos por Cleveland
• Las estadísticas de Freedman et al.