Libro sobre estadísticas más ligeras que las académicas

Se acerca la Navidad y me gustaría hacer un regalo con temática estadística. El destinatario compró y le gustó How Not to Be Wrong de Jordan Ellenberg (por cierto, también me gusta ese libro). También le gustaba The Signal and the Noise , aunque lo encontraba un poco ligero en matemáticas. Por lo tanto, estoy buscando algo como estos libros, es decir, con temas de estadística, no temo a algunas ecuaciones pero es más ligero que un libro académico de gran calibre, como por ejemplo BDA de Gelman et al. ¿Me puede sugerir algunos títulos?

EDITAR: Me acabo de enterar de que él también es dueño de Risk Savvy: Cómo tomar buenas decisiones por Gigerenzer, pero no del libro de Kahneman, por lo que la sugerencia de Glen_b parece acertada.

Dicing with Death de Stephen Senn se centra en las estadísticas médicas y es mucho más matemático que The Signal and the Noise . Me gustó pero contiene muchos errores tipográficos.

El Lady Tasting Tea cubre mucho más terreno de lo que esperaba y es uno de los libros de estadísticas más abiertos que he leído. Aunque no es en absoluto matemático, presenta muchos temas interesantes.

Symbols, Signals and Noise de Pierce es muy barato, fácil de leer y contiene muchas ecuaciones. Parece un gran ajuste, pero es bastante antiguo (se publica como una reimpresión de Dover).

Si su amigo está interesado en la historia, Juegos, dioses y juegos de azar de Florence Nightingale David es una descripción de la historia temprana de las estadísticas que es muy pesada para las matemáticas. Prefiero que le escriba a Stigler, pero en realidad no es pop-sci, así que tal vez no sea adecuado para tu amigo.

¿En el lado más ligero de las cosas? Estadísticas hechas incorrectamente: La guía lamentablemente completa Es un título divertido, bueno, el título se explica por sí mismo. En el mismo sentido, un clásico es Cómo mentir con estadísticas . Similar-ish pero con un ligero ambiente de Freakonomics es Naked Statistics: quitando el temor de los datos

Para nada matemático, pero ciertamente tiene algunos elementos estadísticos:

Kahneman, D. (2011) Pensamiento, rápido y lento

Tiene 5 años, por lo que la persona podría haberlo leído, pero si no lo hubiera hecho, podría encontrarlo valioso.

EL ESTADÍSTICO ACCIDENTAL una autobiografía de GEP Box es una excelente lectura (ligera). No es tan pesado como el libro de Ellenburg que me encantó, pero agradable, ya que describe los caminos tomados por todos al tratar de dar sentido a los números.

La historia de la estadística: la medición de la incertidumbre antes de 1900 por Stephen M. Stigler

Nunca lo leí de forma consecutiva, solo lo usé pocas veces como referencia, pero es un buen libro que podría ser interesante para una amplia variedad de lectores.

Para un toque de física, Anomaly !, de Tommaso Dorigo trata sobre el "descubrimiento" de señales anómalas en varios colliers de física de partículas en la década de 1990, y el estudio de si se trataba de descubrimientos de nuevas tretas físicas o estadísticas / metodológicas. Sin embargo, es un poco caro.

Sharon Bertsch McGrayne, La teoría que no moriría: cómo la regla de Bayes descifró el código del enigma, cazó submarinos rusos y emergió triunfante de dos siglos de controversia

La regla de Bayes parece ser un teorema directo de una línea: al actualizar nuestras creencias iniciales con nueva información objetiva, obtenemos una creencia nueva y mejorada. Para sus seguidores, es una declaración elegante sobre el aprendizaje de la experiencia. Para sus oponentes, es la subjetividad desbocada.

En el primer relato de la regla de Bayes para lectores generales, Sharon Bertsch McGrayne explora este teorema controvertido y las obsesiones humanas que lo rodean. Ella rastrea su descubrimiento por un matemático aficionado en la década de 1740 a través de su desarrollo en aproximadamente su forma moderna por el científico francés Pierre Simon Laplace. Ella revela por qué los estadísticos respetados lo convirtieron en un tabú profesional durante 150 años, al mismo tiempo que los practicantes confiaron en él para resolver crisis que involucraban gran incertidumbre e información escasa (el papel de Alan Turing en romper el código Enigma de Alemania durante la Segunda Guerra Mundial), y explica cómo el El advenimiento de la tecnología informática estándar en la década de 1980 demostró ser un cambio de juego. Hoy, la regla de Bayes se usa en todas partes, desde la descodificación de ADN hasta la Seguridad Nacional.

Basándose en material de fuentes primarias y entrevistas con estadísticos y otros científicos, The Theory That Would Not Die es la fascinante explicación de cómo un teorema aparentemente simple encendió una de las mayores controversias de todos los tiempos.