学術的統計よりも軽い統計についての本

クリスマスが近づいてきました。統計をテーマにしたギフトを作りたいと思います。受領者はJordan EllenbergのHow Not to Wrongを間違えずに購入し、気に入りました（ところで、私もその本が好きです）。また、数学については少し軽いと感じましたが、シグナルとノイズも気に入りました。したがって、私はこれらの本のようなもの、つまりいくつかの方程式を恐れずに、たとえばGelmanらのBDAなどの大口径の学術書よりも軽い、統計をテーマにしたものを探しています。タイトルをいくつか教えていただけますか？

編集：私は彼がリスクに精通していることを知ったところです：カーネマンの本ではなく、ギゲレンツァーによって良い決定をする方法。そのため、Glen_bによる提案はスポットのようです。

スティーブン・センによる死とのダイシングは医療統計に焦点を当てており、シグナルとノイズよりもはるかに数学的です。私はそれが好きでしたが、それはかなりのタイプミスを含んでいます。

Lady Tasting Teaは私が予想したよりもはるかに広い範囲をカバーしており、私が読んだ中で最もオープンマインドな統計本の1つです。数学的ではありませんが、興味深いトピックがたくさん紹介されています。

ピアスのシンボル、信号、ノイズは非常に安価で読みやすく、多くの方程式が含まれています。それは素晴らしいフィット感のように聞こえますが、かなり古くなっています（ドーバーの復刻版として公開されています）。

友達が歴史に興味がある場合、フローレンスナイチンゲールのゲーム、神々、ギャンブルは、数学に非常に重い統計学の初期の歴史を物語っています。私は彼女の執筆をStiglerよりも好みますが、それは実際にはpop-sciではないので、おそらくあなたの友人には適していません。

物事の明るい側に？ 統計の誤り：Wofully Complete Guideは楽しいタイトルですが、タイトルは自明です。同じように、古典はHow to Lie With Statisticsです。似ているが、わずかなFreakonomicsの雰囲気がある裸の統計：データから恐怖を取り除く

数学的ではありませんが、確かにいくつかの統計的要素があります。

カーネマンD.（2011）思考、高速、低速

5歳なので、読んだばかりかもしれませんが、読んでいないと貴重だと思うかもしれません。

GEP Boxの自伝による偶然の統計は、素晴らしい（軽い）読書を可能にします。それは、私がちょうど好きだったエレンブルグの本ほど重くはありませんが、それでも、数字から意味を理解しようとするときにすべての人がたどった道筋を説明しているので楽しいです。

統計の歴史： Stephen M. Stiglerによる 1900年以前の不確実性の測定

何度も読んだことはなく、参照として数回使用しただけですが、多種多様な読者にとって興味深いかもしれない素晴らしい本です。

Tommaso Dorigoによる物理学のフレーバーであるAnomaly！は、1990年代のいくつかの素粒子物理学のコリアーでの異常な信号の「発見」と、これらが新しい物理学の発見か統計的/方法論的な流体の発見かについての研究です。しかし、それは少し高価です。

Sharon Bertsch McGrayne、死ぬことのない理論：ベイズのルールが謎のコードを解読し、ロシアの潜水艦を追い詰め、論争の2世紀から勝利を収めた

ベイズのルールは単純な1行の定理であるように見えます。最初の信念を客観的な新しい情報で更新することにより、新しく改善された信念を得ることができます。その支持者にとって、それは経験から学ぶことについてのエレガントな声明です。その対戦相手にとって、それは主観的な実行です。

一般読者向けのベイズのルールに関するこれまでにない説明で、Sharon Bertsch McGrayneはこの論争の的になっている定理とそれを取り巻く人間の執着を探求しています。彼女は、1740年代のアマチュア数学者によるその発見を、フランスの科学者ピエールサイモンラプラスによる大体その現代的な形への発展を通じて追跡しています。彼女は、尊敬される統計学者が150年間専門的にタブーをつけた理由を明らかにしました-同時に、開業医が大きな不確実性と乏しい情報（第二次世界大戦中のドイツのエニグマコードの解読におけるアランチューリングの役割）を含む危機を解決するためにそれに依存したと同時に、 1980年代の既製のコンピュータテクノロジーの登場は、画期的なものであることが判明しました。今日、ベイズの法則は、DNA解読から国土安全保障に至るまで至る所で使用されています。

一次資料と統計学者や他の科学者とのインタビューを利用して、死ぬことのない理論は、一見単純そうな定理が史上最大の論争の1つをどのように引き起こしたかについての説得力のある説明です。