Трудно точно понять, что вы ищете, основываясь на вашем посте. Может быть, вы можете отредактировать его, чтобы уточнить немного. Я скажу, что для того, чтобы действительно хорошо разбираться в статистике, вам нужно научиться математике.
Для довольно широких вводных понятий низкого уровня
- Гоник и Смит, мультфильм Руководство по статистике , и
- Д. Хафф, Как лгать со статистикой
легкие, легко читаемые, которые представляют много основных идей. Еще одна книга, предназначенная для более «популярной» аудитории, которую, я думаю, должен прочитать каждый человек, - « Неизбежность» Дж. А. Паулоса . Речь идет не о вероятности или статистике как таковой, и она имеет более элементарную вероятность, чем статистика, но она сформулирована таким образом, что, я думаю, большинство людей могут легко относиться к ней.
Если у вас есть некоторый опыт исчисления и вы хотите понять (вводную, частую) теоретическую статистику, найдите копию Mood, Graybill and Boes, Введение в теорию статистики , 3-й. редактор Он старый, но, на мой взгляд, все же лучше, чем любой из более «современных» методов лечения. Но это книга, для которой вы должны быть знакомы с математическими обозначениями.
Для «современного» взгляда на прикладную статистику и интерфейса между ней и машинным обучением, наряду с хорошими примерами и хорошей интуицией, наиболее популярным выбором является Hastie et al., Элементы статистического обучения . Многим людям, как правило, нравятся стратегии регрессионного моделирования Харрелла , которые являются солидной книгой, хотя я, очевидно, не такой большой поклонник, как другие. Опять же, в обоих случаях вам, по крайней мере, должно быть удобно с некоторыми исчислениями, линейной алгеброй и стандартными математическими обозначениями.
Если вы интересуетесь философией статистики, вы не можете сделать намного лучше, чем «Статистика как принципиальный аргумент» Абельсона .
источник
Я думаю, что интуитивная биостатистика Харви Мотульского довольно хороша для нематематических «интуитивных» объяснений основных статистических методов, наиболее часто используемых в биологических и медицинских науках.
источник
Мне нравится Руководство по эконометрике Кеннеди, в котором каждая тема рассматривается на трех уровнях, первый из которых - нетехническое описание, насколько это возможно.
источник