这个问题说明了一个人在面对像维基百科这样的薄弱开发资源时,自己掌握统计数据和概率的难度。
我突然想到,咨询统计学家,这里有一些,可能会经常面临向客户解释某些概念和方法的挑战。这是教学硬币的另一面。当一个人掌握了这个概念后,进行特定的分析途径可能是有意义的,但一个人的参考资料可能不合适或难以与客户分享。那么,咨询统计学家喜欢向他们的客户推荐哪些通用资源呢?(有关更高级或专业的主题,请参阅更新 #1。)
我能想到一些可能有用的书,但我怀疑很多客户会像 Developer 那样搜索网络,并且会在 Wikipedia 上遇到相当空洞的材料。在我对 Developer 的回答中,我建议将NIST 手册作为可以使用的此类参考之一。还有什么?
更新 1:正如Peter Flom 所指出的,对于更高级的材料或更窄的追求,提供单一参考点可能并不容易。这是正确的,对于这些情况,我应该用不同的措辞来表达这个问题。在这种情况下,顾问如何查找和共享可访问的参考资料?我相信许多顾问会花时间写一些新的东西来向他们的客户解释事情,但那些不是找到和分享的参考资料。
一些想法:
- 顾问或其他人编写的教程
- 来自展示相同概念的项目的案例研究或分析
- 描述概念的书籍摘录(正如我在对开发人员的回答中所建议的那样)
还有什么可能是来源,或者您实际上如何寻找此类参考?我意识到这是一个开放式问题,但我对 Developer 的回答显示了我解决此问题的一些方法。我并不是要询问可以解决此问题的所有方法,但根据自己的经验,您通常如何提供此类解释性资源?