적용된 통계에 사용 된 기술이 아닌 통계 기반 개념에 대한 리소스

통계에서 기본 개념을 가장 철저히 다루는 책은 무엇입니까? 나는 계산 및 절차의 방법에 대한 세부 사항에 대한 책을 요구하지 않고 기본 개념 ... 핵심 아이디어에 대한 직관적 / 그림 / 시각적 접근법 ...을로드하는 것이 아니라 철저히 설명하는 책에 주로 관심이 있습니다. 책의 크기는 문제가되지 않습니다. 큰 볼륨의 큰 텍스트조차도 웹 리소스도 마찬가지입니다.

게시물을 기반으로 원하는 내용을 정확히 아는 것은 어렵습니다. 어쩌면 약간 명확하게 편집 할 수 있습니다. 통계를 제대로 이해하려면 수학을 배워야합니다.

상당히 광범위하고 낮은 수준의 입문 개념

1. Gonick 스미스, 통계에 대한 만화 가이드 및
2. D. 허프, 통계와 거짓말하는 법

핵심 아이디어를 많이 제시하는 가볍고 쉽게 읽을 수 있습니다. 모든 사람이 읽어야한다고 생각하는보다 "인기있는"청중을 대상으로하는 또 다른 책은 JA Paulos의 Innumeracy 입니다. 그것은 확률이나 통계 그 자체에 관한 것이 아니며 통계보다 기본 확률이 더 높지만 대부분의 사람들이 쉽게 관련시킬 수 있다고 생각합니다.

미적분학에 대한 배경 지식이 있고 이론적 통계를 이해하고 싶다면 (3), Mood, Graybill and Boes, 통계 이론 소개 , 3 부를 찾아보십시오. 에드. 오래되었지만 제 생각에는 여전히 "현대"치료법보다 낫습니다. 그러나이 책은 수학 표기법에 익숙해야하는 책입니다.

응용 통계에 대한 "현대적인"관점과 통계와 머신 러닝 사이의 인터페이스, 좋은 예, 그리고 직관적 인 이해를 위해서는 Hastie et al., Elements of Statistical Learning 이 가장 인기있는 선택입니다. 많은 사람들이 Harrell 's Regression Modeling Strategies 를 좋아하는 경향이 있습니다.이 책은 탄탄한 책이지만 다른 사람들만큼 큰 팬은 아닙니다. 다시 말하지만 두 경우 모두 적어도 미적분학, 선형 대수학 및 표준 수학 표기법에 익숙해야합니다.

통계 철학에 관심이 있다면, Abelson의 "통계 론으로서의 통계" 보다 훨씬 더 좋은 것은 없습니다 .

Harvey Motulsky의 직관적 인 생물 통계학은 생물학 및 의료 과학에서 가장 일반적으로 사용되는 기본 통계 방법에 대한 비 수학적 "직관적 인"설명에 매우 적합하다고 생각합니다.

나는 모든 주제를 세 가지 수준으로 다루는 Kennedy의 Econometrics 안내서를 좋아합니다. 첫 번째 주제는 기술이 아닌 설명입니다.