Es ist schwierig, anhand Ihres Beitrags genau zu wissen, wonach Sie suchen. Vielleicht können Sie es bearbeiten, um ein wenig zu klären. Ich werde sagen, dass Sie etwas Mathematik lernen müssen, um Statistiken wirklich gut zu verstehen.
Für ziemlich breite Einführungskonzepte auf niedriger Ebene beides
- Gonick und Smith, Ein Cartoon-Leitfaden zur Statistik , und
- D. Huff, Wie man mit Statistiken lügt
sind leichte, einfache Lesungen, die viele der Kernideen präsentieren. Ein weiteres Buch, das sich an ein "populäreres" Publikum richtet, das meiner Meinung nach jeder lesen sollte, ist JA Paulos ' Innumeracy . Es geht nicht um Wahrscheinlichkeit oder Statistik an sich und hat eine elementarere Wahrscheinlichkeit als Statistik, aber es ist so gestaltet, dass ich denke, dass die meisten Menschen sich leicht darauf beziehen können.
Wenn Sie einen Kalkülhintergrund haben und (einführende, häufig auftretende) theoretische Statistiken verstehen möchten, finden Sie eine Kopie von Mood, Graybill und Boes, Einführung in die Theorie der Statistik , 3 .. ed. Es ist alt, aber meiner Meinung nach immer noch besser als jede der "moderneren" Behandlungen. Aber es ist ein Buch, für das Sie sich mit mathematischer Notation auskennen müssen.
Für eine "moderne" Sicht der angewandten Statistik und der Schnittstelle zwischen ihr und maschinellem Lernen sowie guten Beispielen und guter Intuition sind Hastie et al., Elemente des statistischen Lernens , die beliebteste Wahl. Viele Leute neigen auch dazu, Harrells Regressionsmodellierungsstrategien zu mögen , was ein solides Buch ist, obwohl ich anscheinend nicht ganz so ein großer Fan bin wie andere. In beiden Fällen müssen Sie sich zumindest mit Kalkül, linearer Algebra und Standard-Mathematiknotation auskennen.