応用統計で使用される手法ではなく、統計の基礎となる概念に関するリソース

統計における基本的な概念の最も徹底的な取り扱いはどの本ですか？計算方法と手順の詳細についての本を求めているのではなく、基本的な概念を完全に説明している本に主に興味があります...中核となるアイデアへの直感的/図解的/視覚的アプローチ...ロードよりも本のサイズは問題ありません...大きなマルチボリュームのテキストでさえも... Webリソースでさえもそうです。

あなたの投稿に基づいて、あなたが探しているものを正確に知ることは困難です。少しわかりやすくするために編集できます。統計を本当によく理解するには、いくつかの数学を学ぶ必要があります。

かなり広範で低レベルの導入概念の場合、両方とも

1. ゴニックとスミス、漫画の統計ガイド、そして
2. D.ハフ、統計と嘘をつく方法

コアなアイデアの多くを提示する、軽くて簡単な読み物です。私がすべての人が読むべきだと私が思うより「人気のある」聴衆に向けられたもう1つの本はJAパウロスの無数です。それは確率や統計それ自体に関するものではなく、統計よりも初歩的な確率がありますが、ほとんどの人が簡単に理解できると思う方法で組み立てられています。

微積分学のバックグラウンドがあり、（入門、頻出）理論的な統計を理解したい場合は、気分、グレイビル、ボーズ、統計学入門、第3のコピーを見つけてください。ed。それは古いですが、私の意見では、より「現代的な」治療のどれよりもまだ優れています。しかし、それはあなたが数学的な表記法に慣れる必要がある本です。

適用された統計の「モダンな」ビューと、それと機械学習との間のインターフェース、優れた例、優れた直感については、Hastie et al。、Elements of Statistical Learningが最も人気のある選択肢です。多くの人はハレルの回帰モデリング戦略も好きな傾向があります。これは確かな本ですが、私は明らかに他の人ほどのファンではないようです。繰り返しますが、どちらの場合も、少なくともいくつかの微積分、線形代数、および標準的な数学表記に慣れる必要があります。

統計の哲学に興味があるなら、Abelsonの「Statistics As Principled Argument」よりもはるかに優れた方法はありません。

Harvey MotulskyのIntuitive Biostatisticsは、生物科学および医学で最も一般的に使用されている基本的な統計手法に対する非数学的な「直感的な」説明にはかなり良いと思います。

ケネディの計量経済学ガイドは、すべてのトピックを3つのレベルで扱います。可能な限り、最初のトピックは非技術的な説明です。