Une ressource sur les concepts sous-jacents aux statistiques, pas sur les techniques utilisées dans les statistiques appliquées

Quel livre est le traitement le plus approfondi des concepts fondamentaux de la statistique? Je ne demande pas un livre sur les détails des méthodes de calcul et des procédures, je suis principalement intéressé par un livre qui explique en profondeur les concepts fondamentaux ... une approche intuitive / illustrée / visuelle des idées de base ... plutôt que de charger d'équations mathématiques, etc. La taille du livre ne pose aucun problème ... même un gros texte à plusieurs volumes ferait l'affaire ... diable même une ressource Web le ferait.

Il est difficile de savoir exactement ce que vous recherchez en fonction de votre message. Vous pouvez peut-être le modifier pour clarifier un peu. Je dirai que pour bien comprendre les statistiques, vous devrez alors apprendre quelques mathématiques.

Pour des concepts d'introduction assez larges et de bas niveau,

1. Gonick et Smith, A Cartoon Guide to Statistics , et
2. D. Huff, Comment mentir avec les statistiques

sont des lectures légères et faciles qui présentent de nombreuses idées fondamentales. JA Paulos ' Innumeracy est un autre livre destiné à un public plus "populaire" que chaque personne devrait lire . Il ne s'agit pas de probabilité ou de statistiques, en soi, et a une probabilité plus élémentaire que les statistiques, mais il est formulé d'une manière à laquelle je pense que la plupart des gens peuvent facilement s'identifier.

Si vous avez des antécédents en calcul et que vous voulez comprendre les statistiques théoriques (introduction, fréquentiste), trouvez une copie de Mood, Graybill et Boes, Introduction to the Theory of Statistics , 3rd. éd. C'est vieux, mais à mon avis, c'est encore mieux que n'importe lequel des traitements les plus "modernes". Mais, c'est un livre pour lequel vous devrez être à l'aise avec la notation mathématique.

Pour une vue «moderne» des statistiques appliquées et de l'interface entre celles-ci et l'apprentissage automatique, ainsi que de bons exemples et une bonne intuition, Hastie et al., Elements of Statistical Learning , est le choix le plus populaire. Beaucoup de gens ont également tendance à aimer les stratégies de modélisation de la régression de Harrell , qui est un livre solide, bien que je ne sois apparemment pas aussi grand fan que les autres. Encore une fois, dans les deux cas, vous devrez au moins être à l'aise avec le calcul, l'algèbre linéaire et la notation mathématique standard.

Si vous êtes intéressé par la philosophie de la statistique, vous ne pouvez pas faire mieux que "Statistics As Principled Argument" d' Abelson .

Je pense que la biostatistique intuitive de Harvey Motulsky est assez bonne pour les explications "intuitives" non mathématiques aux méthodes statistiques de base les plus couramment utilisées dans les sciences biologiques et médicales.

J'aime le Guide d'économétrie de Kennedy, qui traite chaque sujet à trois niveaux, dont le premier est une description non technique, dans la mesure du possible.