Посоветуйте книги по статистике и теории вероятностей

[azsx]

Anton_Peplov, ясно. Жаль. Ладно, буду читать.

[slu4ayniyProcess]

В мире программистов распространено заблуждение, что все можно сделать от задачи.
Грубо говоря смотришь вот на что-то типа этого:

Цитата:

"Случайная величина распределена нормально со средним $0$ и стандартным отклонением $0,5$. Найти вероятность того, что она примет значение от $0,3$ до $0,7$"

И начинаешь гуглить, что такое случайная величина, что за отклонение, итд. Потом соединяешь все воедино и решаешь задачу. Получается быстро, как-то работает, заказчик доволен, ты тоже т.к. получил денег. Когда за годы работы этот процесс повторяется много раз, начинает казаться, что все в этом мире можно сделать точно также. Не видя никакого другого примера рядом (тебя на протяжении многих лет окружают только бухгалтера, менеджеры, продажники, сотрудники тех поддержки, итд, то есть люди, которые освоили одну узкую специальность, или вообще ничего не освоили), разумеется начинаешь считать себя понимающим все лучше других. И институт, в котором в тебя пытались какую то непонятную математику засунуть начинаешь считать ненужным и бесполезно потраченным временем. Математика же тебе ни разу не пригодилась в работе. Оказывается достаточно выучить какой-нибудь php и ты сразу становишься важным специалистом, от которого зависит успех компании.

Потом вдруг оказывается, что есть некоторые направления, связанные с ИТ, в которые можно развиваться (machine learning, data science, data mining, big data, тысячи их). Но они все так или иначе связаны с математикой. Которую учить, вспоминая институт, разумеется не хочется. И вот тут подход решения вопроса "от задачи" не работает. Математику все таки нужно учить. Иначе ограничишься только использованием фреймворков, написанных другими умными людьми, без понимания как все это работает, без возможности написать что-то свое или улучшить что-то существующее, итд. А это еще более скучная работа чем программирование, да и наверное никто за такую работу платить не будет. Хотя каждому свое как говорится.
Из программиста может получиться отличный data engineer к примеру, для этого можно не читать никаких книг по математике в принципе.

[azsx]

Anton_Peplov в сообщении #1257615 писал(а):

что для интуитивного и нестрогого понимания производной и интеграла хороша книга Зельдовича "Высшая математика для начинающих и её приложения к физике".

Всё таки буду читать именно эту книгу. Причины просты: 1. книга тоньше по тем разделам, которые вы мне прочитать посоветовали; 2. визуально книга выглядит более понятно; 3. книга более практически ориентирована.
Спасибо за совет.
Также по теории вероятностей и математической статистики буду читать литературу рекомендованную dsge.
Вопрос, по моему мнению решён, но если будут ценные указания по теме топика буду очень рад их прочитать. Как бы я темы не знаю, мне кажется, что я всё правильно решил, а на деле может всё в корне не верно.
---
оффтопик

Цитата:

В мире программистов распространено заблуждение, что все можно сделать от задачи.

Я не согласен, но к моей теме это никак не относиться и недостатки Вашего заблуждения:

slu4ayniyProcess в сообщении #1257812 писал(а):

Математику все таки нужно учить. Иначе ограничишься только использованием фреймворков, написанных другими умными людьми, без понимания как все это работает, без возможности написать что-то свое или улучшить что-то существующее, итд.

Вам наверняка известны.

slu4ayniyProcess в сообщении #1257812 писал(а):

Из программиста может получиться отличный data engineer к примеру, для этого можно не читать никаких книг по математике в принципе.

Ну что это за постоянное желание вытолкнуть всех работать за рубеж? Специалист по работе с БД, базовик.

[kotenok gav]

Оффтопик делается так:

[off]Этот текст - оффтопик.[/off]

(Оффтоп)

Этот текст - оффтопик.

Или так:

[off="Именнованый оффтоп"]Этот текст - именнованый оффтопик.[/off]

(Именнованый оффтоп)

Этот текст - именнованый оффтопик.

Подробнее, см. topic117267.html.

[misternickel]

Очень советую книгу Лагутина "Наглядная математическая статистика". Доступно написанная книга про многие реально нужные и полезные инструменты, содержит мало воды и много интересных даже с бытовой точки зрения историй. В отличие от советских классических книжек (хотя за все я говорить не буду, конечно) снабжена вопросами и задачами с их ответами и решениями. Так что она работает и как самоучитель. Уровень требуемых для чтения знаний у неё ровно такой, какой необходим для осознанного использования джентльменского набора современной статистики, как я его, этот набор, себе представляю.