有关统计基础概念的资源，而不是应用统计中使用的技术

哪本书对统计学中的基本概念最彻底的处理？我并不需要一本关于计算和程序方法细节的书，我主要是对一本能彻底解释基本概念的书感兴趣……对核心思想的直观/插图/视觉方法...而不是负担书的大小是没有问题的，即使是大容量的多卷文本也可以做到，甚至连网络资源也可以做到。

根据您的帖子很难确切知道您要查找的内容。也许您可以对其进行一些澄清。我要说的是，要真正很好地理解统计信息，那么您需要学习一些数学。

对于相当广泛的，低级的入门概念，两者

1. Gonick和Smith，《卡通漫画指南》，以及
2. D. Huff，如何撒谎

轻巧易读，提出了许多核心思想。我认为每个人都应该阅读的另一本针对更多“大众”读者的书是JA Paulos的Innumeracy。它本质上与概率或统计无关，并且比统计具有更多的基本概率，但它的构架使我认为大多数人都可以轻松地联系到它。

如果您有微积分的背景并且想了解（介绍性的，常识性的）理论统计数据，请查找《情绪，格雷比尔和波斯》的副本，《统计理论导论》第3版。ed。它已经很老了，但我认为仍然比任何其他“现代”治疗都要好。但是，这是一本您必须熟悉数学符号的书。

对于应用统计的“现代”视图及其与机器学习之间的接口，以及良好的示例和良好的直觉，Hastie等人（《统计学习的要素》）是最受欢迎的选择。许多人也倾向于喜欢Harrell的Regression Modeling Strategies，这是一本扎实的书，尽管我显然不像其他人那么喜欢它。同样，在两种情况下，您至少都需要熟悉一些演算，线性代数和标准数学符号。

如果您对统计学的哲学感兴趣，那么您不能做得比Abelson的“作为原则论证的统计学”要好得多。

我认为Harvey Motulsky的Intuitive Biostatistics对于生物学和医学中最常用的基本统计方法的非数学“直觉”解释非常好。

我喜欢肯尼迪（Kennedy）的《计量经济学指南》，该指南将每个主题分为三个层次，其中第一个是非技术性描述，并尽可能做到这一点。