统计学课本很无聊。有什么好的统计学书目推荐吗？
统计学嘛，确实，一本正经的课本摆在你面前，密密麻麻的公式和抽象的概念，很容易让人打瞌睡。但统计学这玩意儿，一旦入门，你会发现它就像是打开了一扇理解世界的新窗户。它能让你更理性地看待信息，辨别真伪，还能帮你做出更明智的决策。所以，想找点不那么枯燥的书来学习，这主意太好了！
我这里给你推荐几本，都是我个人觉得很不错，也比较容易读进去的书，希望能帮你找回学习统计学的乐趣：
1. 《统计学：方法与应用》（Statistics: Methods and Applications） 作者：John S. Witte, Robert P. Witte
这本算是我接触统计学的一个“启蒙”读物了。它最大的优点在于，非常注重将统计学概念与实际应用联系起来。 它不像很多课本那样上来就摆公式，而是会从一个实际的问题出发，然后引出所需的统计学概念。
它怎么做的？ 比如，它会讲如何分析市场调研数据，如何评估药物疗效，如何理解社会调查结果。在讲解每个方法（比如假设检验、回归分析）时，作者都会先告诉你“我们为什么要用这个方法？它能解决什么问题？”然后再一步步解释原理和步骤。
阅读体验： 语言相对比较通俗易懂，不像有些书那样充斥着晦涩的专业术语。它会用很多例子来解释概念，让你更容易理解“为什么”。虽然它还是有数学的严谨性，但整体的讲解方式更像是一个有经验的老师在和你聊天，而不是一个冷冰冰的机器。
适合谁？ 如果你觉得学校里的课本太理论化，抓不住重点，这本书会是个很好的补充。它能帮你建立起“统计学是有用的”这种感觉。
2. 《深入浅出统计学》（Head First Statistics） 作者：Deborah Nolan, Thomas D. Finch
“Head First”系列的书，向来以其独特的排版和讲解方式著称，这本《深入浅出统计学》也不例外。如果你喜欢图文并茂、互动性强的学习方式，那这本绝对是你的菜。
它怎么做的？ 这本书会用大量的图示、对话、练习题，甚至是一些趣味性的故事来讲解统计学概念。它把抽象的概念变得具体，让你在“玩”的过程中就把知识学到手。比如，在讲概率时，它可能会用掷骰子、抽扑克牌的例子，并配上生动的插画。
阅读体验： 感觉就像在看一本杂志或者一本漫画书，一点都不会觉得枯燥。它会引导你一步步思考，让你自己去发现规律。书里的“头脑风暴”、“课堂练习”等环节，让你能立刻检验自己的理解。
适合谁？ 如果你是一名视觉型学习者，或者对传统的教科书模式感到厌倦，这本书会让你重拾学习的兴趣。它能帮你建立起对统计学基本概念的直观认识。
3. 《谁说我不会统计学？——轻松掌握数据分析的秘密》（Statistics for People Who (Think) They Hate Statistics） 作者：Neil J. Salkind
书名就非常直接，而且确实，这本书的目标人群就是那些对统计学感到头疼，但又不得不学的人。它最大的特点在于“去数学化”和“强调直觉”。
它怎么做的？ 这本书尽量避免复杂的数学推导，而是通过大量的生活化例子和故事，来解释统计学的核心思想。它会告诉你，统计学不仅仅是数字，更是关于如何理解数据背后隐藏的意义。它会用“比喻”的方式来讲解，比如把统计学家比作侦探，用数据来寻找线索。
阅读体验： 语言非常轻松幽默，你会感觉作者就像一位鼓励你的朋友，告诉你“没那么难”。它会教你如何思考统计问题，而不是死记硬背公式。读完之后，你会觉得统计学不再是“高不可攀”的东西。
适合谁？ 如果你之前对统计学有过不好的印象，或者担心自己数学基础不好，这本书会是你的“救星”。它能帮你建立起统计学的信心，并且让你看到统计学在日常生活中的价值。
4. 《数据可视化》（The Visual Display of Quantitative Information） 作者：Edward Tufte
虽然这本书严格意义上不是讲“统计学方法”的，但它对于理解如何“呈现”统计学结果至关重要。而且，它本身就是一本视觉上的享受， 让你看到数据之美。
它怎么做的？ Tufte是一位数据可视化的大师。这本书通过大量的图表案例（包括一些历史上的经典图表和一些失败的例子），教你如何清晰、准确、高效地呈现数据。它讲的不是“怎么算”，而是“怎么让你看到”。
阅读体验： 这本书的设计本身就非常精美，就像一本艺术品。你会在翻阅的过程中，学到很多关于图表设计、信息传达的原则。它会让你明白，一个好的图表，能够瞬间传达大量信息，而一个糟糕的图表，则会误导人。
适合谁？ 任何对数据感兴趣，想学习如何有效地沟通数据信息的人都应该读读这本书。它能让你从一个全新的角度看待统计学，并提升你对信息的辨别能力。
一些额外的小建议：
不要怕从基础开始： 即使你觉得统计学“无聊”，也可以尝试从一些入门级的书开始，建立起基础。
结合实际： 尝试在你感兴趣的领域（比如体育、经济、健康）寻找相关的统计数据，然后用你学到的知识去分析。这样学习会更有目的性。
别只看书： 可以找一些线上的统计学课程（比如Coursera、edX上都有很多不错的免费或付费课程），或者看看一些TED演讲，听听统计学在实际中的应用案例。
多动手练习： 统计学是门实践的学问，光看不练是没用的。尝试用一些统计软件（比如Excel、R、Python）来做些简单的数据分析。
希望这些书能让你对统计学有个全新的认识，甚至爱上它！祝你学习愉快！
我这里给你推荐几本，都是我个人觉得很不错，也比较容易读进去的书，希望能帮你找回学习统计学的乐趣：
1. 《统计学：方法与应用》（Statistics: Methods and Applications） 作者：John S. Witte, Robert P. Witte
这本算是我接触统计学的一个“启蒙”读物了。它最大的优点在于，非常注重将统计学概念与实际应用联系起来。 它不像很多课本那样上来就摆公式，而是会从一个实际的问题出发，然后引出所需的统计学概念。
它怎么做的？ 比如，它会讲如何分析市场调研数据，如何评估药物疗效，如何理解社会调查结果。在讲解每个方法（比如假设检验、回归分析）时，作者都会先告诉你“我们为什么要用这个方法？它能解决什么问题？”然后再一步步解释原理和步骤。
阅读体验： 语言相对比较通俗易懂，不像有些书那样充斥着晦涩的专业术语。它会用很多例子来解释概念，让你更容易理解“为什么”。虽然它还是有数学的严谨性，但整体的讲解方式更像是一个有经验的老师在和你聊天，而不是一个冷冰冰的机器。
适合谁？ 如果你觉得学校里的课本太理论化，抓不住重点，这本书会是个很好的补充。它能帮你建立起“统计学是有用的”这种感觉。
2. 《深入浅出统计学》（Head First Statistics） 作者：Deborah Nolan, Thomas D. Finch
“Head First”系列的书，向来以其独特的排版和讲解方式著称，这本《深入浅出统计学》也不例外。如果你喜欢图文并茂、互动性强的学习方式，那这本绝对是你的菜。
它怎么做的？ 这本书会用大量的图示、对话、练习题，甚至是一些趣味性的故事来讲解统计学概念。它把抽象的概念变得具体，让你在“玩”的过程中就把知识学到手。比如，在讲概率时，它可能会用掷骰子、抽扑克牌的例子，并配上生动的插画。
阅读体验： 感觉就像在看一本杂志或者一本漫画书，一点都不会觉得枯燥。它会引导你一步步思考，让你自己去发现规律。书里的“头脑风暴”、“课堂练习”等环节，让你能立刻检验自己的理解。
适合谁？ 如果你是一名视觉型学习者，或者对传统的教科书模式感到厌倦，这本书会让你重拾学习的兴趣。它能帮你建立起对统计学基本概念的直观认识。
3. 《谁说我不会统计学？——轻松掌握数据分析的秘密》（Statistics for People Who (Think) They Hate Statistics） 作者：Neil J. Salkind
书名就非常直接，而且确实，这本书的目标人群就是那些对统计学感到头疼，但又不得不学的人。它最大的特点在于“去数学化”和“强调直觉”。
它怎么做的？ 这本书尽量避免复杂的数学推导，而是通过大量的生活化例子和故事，来解释统计学的核心思想。它会告诉你，统计学不仅仅是数字，更是关于如何理解数据背后隐藏的意义。它会用“比喻”的方式来讲解，比如把统计学家比作侦探，用数据来寻找线索。
阅读体验： 语言非常轻松幽默，你会感觉作者就像一位鼓励你的朋友，告诉你“没那么难”。它会教你如何思考统计问题，而不是死记硬背公式。读完之后，你会觉得统计学不再是“高不可攀”的东西。
适合谁？ 如果你之前对统计学有过不好的印象，或者担心自己数学基础不好，这本书会是你的“救星”。它能帮你建立起统计学的信心，并且让你看到统计学在日常生活中的价值。
4. 《数据可视化》（The Visual Display of Quantitative Information） 作者：Edward Tufte
虽然这本书严格意义上不是讲“统计学方法”的，但它对于理解如何“呈现”统计学结果至关重要。而且，它本身就是一本视觉上的享受， 让你看到数据之美。
它怎么做的？ Tufte是一位数据可视化的大师。这本书通过大量的图表案例（包括一些历史上的经典图表和一些失败的例子），教你如何清晰、准确、高效地呈现数据。它讲的不是“怎么算”，而是“怎么让你看到”。
阅读体验： 这本书的设计本身就非常精美，就像一本艺术品。你会在翻阅的过程中，学到很多关于图表设计、信息传达的原则。它会让你明白，一个好的图表，能够瞬间传达大量信息，而一个糟糕的图表，则会误导人。
适合谁？ 任何对数据感兴趣，想学习如何有效地沟通数据信息的人都应该读读这本书。它能让你从一个全新的角度看待统计学，并提升你对信息的辨别能力。
一些额外的小建议：
不要怕从基础开始： 即使你觉得统计学“无聊”，也可以尝试从一些入门级的书开始，建立起基础。
结合实际： 尝试在你感兴趣的领域（比如体育、经济、健康）寻找相关的统计数据，然后用你学到的知识去分析。这样学习会更有目的性。
别只看书： 可以找一些线上的统计学课程（比如Coursera、edX上都有很多不错的免费或付费课程），或者看看一些TED演讲，听听统计学在实际中的应用案例。
多动手练习： 统计学是门实践的学问，光看不练是没用的。尝试用一些统计软件（比如Excel、R、Python）来做些简单的数据分析。
希望这些书能让你对统计学有个全新的认识，甚至爱上它！祝你学习愉快！
网友意见
2021.08.30更新一波：
❤️推荐茆诗松概率论与数理统计
强烈安利StatQuest!系列视频课程，幽默风趣，讲者自带 配BGM；
讲者为北卡罗来纳大学教堂山分校（University of North Carolina at Chapel Hill）的遗传系前辈「Josh Starmer」所创，发在油管上，「StatQuest课程涵盖以下几个部分」
- 「统计学基础」，Statistics Fundamentals – These videos give you a general overview of statistics as well as a be a reference for statistical concepts. Topics include:
- Histograms
- What is a statistical distribution?
- And many more!!!
- 「线型回归和线型模型」，Linear Regression and Linear Models – These videos teach the basics relating to one of statistics most powerful tools. Linear Regression and Linear Models allow us to use continuous values, like weight or height, and categorical values, like favorite color or favorite movie, to predict a continuous value, like age.
- 「逻辑回归」，Logistic Regression – These videos pick up where Linear Regression and Linear Models leave off. Now, instead of predicting something continuous, like age, we can predict something discrete, like whether or not someone will enjoy the 1990 theatrical bust Troll 2.
- 「机器学习」，Machine Learning – Linear Models and Logistic Regression are just the tips of the machine learning iceberg. There’s tons more to learn, and this playlist will help you trough it all, one step at a time.
- 「NGS」，High Throughput Sequence Analysis – If you do high-throughput sequence analysis, this playlist is for you!
- 「R中的统计学」，Statistics in R – If you want to do any of this stuff in R, this playlist is for you, and you only. No one else is allowed to watch it.
有人懒，不想看视频，可以看看小编的学习笔记
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