Livro sobre estatísticas mais leves que as acadêmicas

O Natal está chegando e eu gostaria de fazer um presente com estatísticas. O destinatário comprou e gostou de Como não ser errado, de Jordan Ellenberg (aliás, eu também gosto desse livro). Ele também gostava de The Signal and the Noise , embora achasse um pouco de matemática. Portanto, estou procurando algo parecido com esses livros, ou seja, com tema estatístico, sem medo de algumas equações, mas mais leve que um livro acadêmico de grande calibre, como por exemplo BDA de Gelman et al. Você pode me sugerir alguns títulos?

EDIT: Acabei de descobrir que ele também possui o Risk Savvy: How To Make Good Decisions de Gigerenzer, mas não o livro de Kahneman, então a sugestão de Glen_b parece certa.

Dicing with Death, de Stephen Senn, enfoca as estatísticas médicas e é muito mais matemático do que The Signal and the Noise . Gostei, mas contém muitos erros de digitação.

O chá Lady Tasting Tea cobre muito mais terreno do que eu esperava e é um dos livros de estatística mais abertos que eu já li. Embora não seja nada matemático, ele apresenta muitos tópicos interessantes.

Símbolos, sinais e ruído de Pierce é muito barato, fácil de ler e contém muitas equações. Parece um ótimo ajuste, mas é bastante antigo (é publicado como uma reimpressão de Dover.)

Se seu amigo está interessado em história, Games, Gods and Gambling, de Florence Nightingale David, é um relato do histórico inicial de estatísticas que pesa muito na matemática. Eu prefiro que ela escreva a Stigler, mas não é realmente pop-sci, então talvez não seja adequado para o seu amigo.

No lado mais leve das coisas? Estatísticas erradas: o guia lamentavelmente completo É um título divertido, bem, o título é auto-explicativo. Da mesma forma, um clássico é Como mentir com as estatísticas . Similar-ish mas com uma ligeira vibração Freakonomics é Naked Statistics: Stripping the Dread from the Data

Nem um pouco matemático, mas certamente tem alguns elementos estatísticos:

Kahneman, D. (2011) Pensando, rápido e devagar

Ele tem 5 anos, então a pessoa pode ter lido, mas, se não, pode achar que é valioso.

O ESTATÍSTICO ACIDENTAL uma autobiografia da GEP Box faz ótimas leituras (leves). Não é tão pesado quanto o livro de Ellenburg, que eu simplesmente amei, mas agradável, ao mesmo tempo em que descreve os caminhos adotados por todos ao tentar entender os números.

A história da estatística: a medição da incerteza antes de 1900 por Stephen M. Stigler

Eu nunca o li consecutivamente, apenas o usei algumas vezes como referência, mas é um bom livro que pode ser interessante para uma grande variedade de leitores.

Para um sabor da física, Anomaly !, de Tommaso Dorigo, trata da "descoberta" de sinais anômalos em vários coletores de física de partículas na década de 1990, e o estudo de se essas foram descobertas de novas físicas ou falhas estatísticas / metodológicas. É um pouco caro, no entanto.

Sharon Bertsch McGrayne, a teoria que não morreria: como a regra de Bayes decifrou o código do enigma, perseguiu submarinos russos e emergiu triunfante de dois séculos de controvérsia

A regra de Bayes parece ser um teorema simples de uma linha: ao atualizar nossas crenças iniciais com novas informações objetivas, obtemos uma crença nova e aprimorada. Para seus adeptos, é uma declaração elegante sobre aprender com a experiência. Para seus oponentes, é subjetividade descontrolada.

No primeiro relato da regra de Bayes para os leitores em geral, Sharon Bertsch McGrayne explora esse teorema controverso e as obsessões humanas que o cercam. Ela rastreia sua descoberta por um matemático amador na década de 1740, através de seu desenvolvimento em aproximadamente sua forma moderna pelo cientista francês Pierre Simon Laplace. Ela revela por que estatísticos respeitados o tornaram profissionalmente tabu por 150 anos - ao mesmo tempo em que os praticantes confiavam nele para resolver crises que envolviam grande incerteza e informações escassas (o papel de Alan Turing em quebrar o código Enigma da Alemanha durante a Segunda Guerra Mundial) e explica como o o advento da tecnologia de computador disponível nos anos 80 provou ser um divisor de águas. Hoje, o governo de Bayes é usado em toda parte, desde a decodificação do DNA até a Segurança Interna.

Baseando-se em fontes primárias e entrevistas com estatísticos e outros cientistas, A teoria que não morreria é o relato fascinante de como um teorema aparentemente simples desencadeou uma das maiores controvérsias de todos os tempos.