我完全可以理解你的情况。尽管我是博士生，但有时我发现相关的理论和应用很难。如果您愿意沉浸在理解理论中，那么当您思考现实世界的问题时，这绝对是有益的。但这个过程可能令人沮丧。

我喜欢的众多参考资料之一是 Gelman 和 Hill 的Data Analysis Using Hierarchical/Multilevel Models。他们避免使用模拟来表达基本概念的理论。如果您有 MCMC 等方面的经验，它肯定会让您受益。正如您所说，您从事生物信息学工作，可能 Harrell's Regression Modeling Strategies也是一个很好的参考。

我将把它变成一个社区 wiki 并让其他人添加到它。

您熟悉贝叶斯数据分析（由 Gelman、Carlin、Stern 和 Rubin 撰写）吗？也许这就是你需要的剂量。

所有统计问题基本上都归结为以下 4 个步骤（我从@whuber对另一个问题的回答中借用了这些步骤）：

1. 估计参数。

2. 评估该估计的质量。

3. 探索数据。

4. 评估适合度。

您可以使用 word model交换 word参数。

统计书籍通常针对各种情况提出前两点。每个现实世界的应用程序需要不同的方法，因此需要不同的模型，因此大部分书籍最终都会对这些不同的模型进行分类。这会产生不良影响，即很容易迷失在细节中而错过大局。

我衷心推荐的大图画书是渐近统计。它对该主题进行了严格的处理，并且在数学上是“纯粹的”。虽然它的标题提到了渐近统计，但一个不为人知的秘密是，大多数经典统计方法本质上都是基于渐近结果的。

我认为这里最重要的是培养对统计和一些一般统计概念的直觉。也许最好的方法是拥有一些您可以“拥有”的域。这可以提供一个积极的反馈循环，在这个循环中，对领域的了解可以帮助您更多地了解基础统计信息，从而帮助您更多地了解领域等。

对我来说，那个领域是棒球数据。我知道在一场比赛中以 4 投 3 中的击球手并不是“真正的”0.750 击球手。这有助于理解样本数据与基础分布不同的更普遍的观点。我也知道他可能更接近普通球员而不是 0.750 击球手，所以这有助于理解回归平均值等概念。从那里我可以得到全面的贝叶斯推理，其中我的先验概率分布具有平均棒球运动员的平均值，并且我现在有 4 个新样本来更新我的后验分布。

我不知道该域对您来说是什么，但我想它会比单纯的教科书更有帮助。例子有助于理解理论，这有助于理解例子。带有示例的教科书很好，但是除非您可以将这些示例设为“您的”，否则我想知道您是否能从中获得足够的帮助。