방정식보다 더 많은 이미지를 사용하는 방법을 설명하는 통계 책

나는 통계에 관심을 가지게되었지만 수학을 진지하게 사용한 지 오래되었다는 것을 인정해야한다. 때로는 방정식의 의미를 이해하지만 때로는 따라갈 수 없습니다.

화살표가있는 이미지를 사용하는 여기에 주어진 대답이 마음에 듭니다. 루트 평균 제곱 오차 및 평균 바이어스 편차의 개념 이해 .

방정식보다 많은 수치를 사용하는 모델링, PCA, 시뮬레이션 등에 관한 심각한 통계 책에 대한 조언이 있습니까? 나는 '모두에 대한 통계'책, 모든 사람이 통계에 액세스 할 수있는 책과 같은 것을 원하고 있습니다.

통계에 대한 카툰 가이드 는 랜덤 변수, 가설 검정 및 신뢰 구간을 포함한 기본 사항을 다룹니다.

저는 Peter Kennedy의 계량 경제학 가이드를 정말 좋아 합니다. 그중 일부 자료는 아마도 관련이 없지만 개념 정보는 비 경제학자에게 탁월하고 유용합니다. 예를 들어, Ballentine / Venn diagram을 사용하여 다중 회귀에서 생략 된 가변 바이어스 및 다중 공선 성을위한 그래픽 직관에 대한 Kennedy가 있습니다 . 각 주제는 간단한 설명 (일반적으로 다이어그램으로 시작)과 수학 및 참고 자료가 포함 된 기술 노트로 시작합니다.

The Cartoon Guide to Statistics에 대한 리뷰를 읽으면서 The Manga Guide To Statistics에 대한 리뷰가 더 낫다는 것을 알았습니다. http://www.amazon.com/gp/product/1593271891

만화 가이드는 리뷰가 적지 만 평균적으로 더 나은 리뷰를 얻습니다. (즉 별의 평균 수는 더 나은, 희망이는 경우는 계산할 수있을 것 예약 중 하나를 읽은 후 상당한 "더 나은"여부를 ;-)

Ram Gnandesikan의 저서 "다변량 관측에 대한 통계 데이터 분석 방법"에는 몇 가지 방정식이 있지만 그래픽도 많이 있습니다. Duda Hart와 Stork "Pattern Classification Second Edition"에는 색상을 포함하여 멋진 그래픽이 많이 있습니다. Hastie, Tibshirani 및 Friedman "통계학 학습의 요소"는 방정식으로 채워져 있지만 아름다운 그래픽과 색상을 많이 사용합니다 (두 에디션 모두에 해당).

내가 정말 좋아하는 책은 Ramsey와 Schafer의 "Statistical Sleuth"입니다. 여전히 수식이 있지만 더 복잡한 수식에는 수식의 해당 부분이 무엇을 의미하는지에 대한 설명과 함께 다른 부분을 가리키는 화살표가 있으며 개념을 설명하는 데 도움이되는 좋은 그래픽이 많이 있습니다. 또한 만화 가이드보다 더 많은 내용을 다루고 있습니다 (나도 좋아하지만 다른 사람이 이미 제안했습니다).

가장 중요한 부분 중 하나는 모든 장이 일반적인 용어로 데이터 세트를 설명하고 데이터와 관련이있는 질문을 설명하고 일반적인 용어로 질문에 대한 대답을 제공하는 하나 이상의 사례 연구로 시작한다는 것입니다. 계속해서 답을 이끌어내는 방법을 보여주고 더 자세하게 설명합니다. 세부 사항을 배울 때이 기술이 실제 세계에 어떻게 적용되는지 보는 것이 좋습니다.