圣诞节快到了，我想做一个以统计为主题的礼物。收件人购买并喜欢Jordan Ellenberg 的How to Not Be Wrong（顺便说一句，我也喜欢那本书）。他也喜欢The Signal and the Noise，尽管他觉得它对数学有点轻。因此，我正在寻找类似这些书籍的东西，即以统计为主题的书籍，不怕一些方程式，但比 Gelman 等人的 BDA 等大口径学术书籍更轻。你能给我推荐几个标题吗？
编辑：我刚刚发现他还拥有Gigerenzer 的《Risk Savvy: How to Make Good Decisions》，但没有 Kahneman 的书，所以 Glen_b 的建议似乎是正确的。
Stephen Senn 的Dicing with Death专注于医学统计，比The Signal and the Noise更具数学性。我喜欢它，但它确实包含很多错别字。
《品茶夫人》涵盖的内容比我预期的要多得多，是我读过的最开明的统计书籍之一。虽然它根本不是数学的，但它确实引入了很多有趣的话题。
Pierce 的Symbols, Signals and Noise非常便宜，易于阅读并且包含很多方程式。这听起来很合适，但已经很老了（它以 Dover 重印版的形式出版。）
如果您的朋友对历史感兴趣，那么弗洛伦斯·南丁格尔大卫的《游戏、众神与赌博》是对数学的早期统计历史的描述。比起斯蒂格勒，我更喜欢她的写作，但这并不是真正的流行科幻，所以可能不适合你的朋友。
在较轻的方面？ 错误的统计：可悲的完整指南是一个有趣的标题，嗯，标题是不言自明的。同样徒劳，经典是如何用统计说谎。类似但带有轻微的怪诞经济学氛围的是裸体统计：从数据中剥离恐惧
完全不是数学的，但肯定有一些统计元素：
Kahneman, D. (2011)思考，快与慢
它已经 5 年了，所以这个人可能刚刚读过它，但如果他们没有读过，他们可能会觉得它很有价值。
意外统计学家 GEP Box 的自传使阅读变得很棒（轻松）。它不像我刚刚喜欢的艾伦堡的书那么沉重，但仍然令人愉快，因为它描述了所有人在试图从数字中理解时所采取的路径。