方程式よりも多くの画像を使用することを説明する統計書

統計に興味を持つようになりましたが、数学を真剣に使ってから長い時間がかかったことを認めなければなりません。方程式の意味を理解することもあれば、追跡できないこともあります。

私は、矢印付きの画像を使用するここで与えられた答えが好きです：二乗平均平方根誤差と平均バイアス偏差の概念的な理解。

方程式よりも数値を使用するモデリング、PCA、シミュレーションなどに関する深刻な統計書籍に関するアドバイスはありますか？私は「ダミーの統計」の本のようなものを望んでいます。これは、誰もが統計にアクセスできるようにする本ですか？。

Cartoon Guide to Statisticsは、ランダム変数、仮説検定、信頼区間などの基本をカバーしています。

私はピーター・ケネディの 『計量経済学のガイド』が本当に好きです。その中のいくつかの資料はおそらく無関係ですが、概念的な情報は優れており、非経済学者にとって有用です。たとえば、Ballentine / Vennダイアグラムを使用した重回帰の省略された変数バイアスと多重共線形性のグラフィカルな直感に関するケネディです。各トピックは、簡単な説明で始まり、通常は図で始まり、その後に数学と参考文献を含むテクニカルノートが続きます。

The Cartoon Guide to Statisticsのレビューを読んでいると、The Manga Guide to Statisticsの方が優れているということに気付きました：http : //www.amazon.com/gp/product/1593271891

マンガガイドのレビューは少ないですが、平均してより良いレビューがあります。（つまり、星の平均数はより良いです。できれば、いずれかの本を読んだ後、それが重要な「より良い」かどうかを計算できるようになります;-)

Ram Gnandesikanの本「多変量観測の統計データ分析の方法」には、いくつかの方程式だけでなく、多くのグラフィックスがあります。Duda HartとStorkの「Pattern Classification Second Edition」には、色を含む多くの素晴らしいグラフィックがあります。Hastie、Tibshirani、Friedmanの「統計学習の要素」には方程式がたくさんありますが、美しいグラフィックスと色の多用が搭載されています（両方のエディションに当てはまります）。

私が本当に好きな本の1つは、RamseyとSchaferによる「Statistical Sleuth」です。まだ式がありますが、より複雑な式には、式の各部の意味を説明する矢印があり、概念の説明に役立つ多くの優れたグラフィックスがあります。また、漫画ガイド（これも気に入っていますが、他の誰かがすでに提案しています）よりも多くのことをカバーしています。

最良の部分の1つは、すべての章が、データセットを一般的な用語で説明し、データに関連する質問を一般的な用語で説明する1つ以上のケーススタディで始まり、その後、章が答えにつながる方法を示し、より詳細に説明します。詳細を学習するにつれて、この手法が実際の世界にどのように適用されるかを確認できてうれしいです。