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统计思维：程序员数学之概率统计（第2版）
Allen B.Downey
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统计思维：程序员数学之概率统计（第2版）Allen B.Downey
通过学习本书，你将能够：编写测试代码深入理解概率论和统计学；运行实验检验统计行为特征，如生成服从各种分布的样本；通过模拟理解数学上艰涩的概念；学习贝叶斯估计等实用内容；用Python从大部分数据源导入数据，不依赖由统计工具清洗的格式化数据；用统计推理解读现实世界中的数据。“这是一本介绍Python数据分析的内容最为全面的书。数据分析师也可通过此书了解现代编程语言提供的工具，并提升技能。这还是一本优秀的现代统计学教程。”——Skipper Seabold，StatsModels作者
通过学习本书，你将能够：编写测试代码深入理解概率论和统计学；运行实验检验统计行为特征，如生成服从各种分布的样本；通过模拟理解数学上艰涩的概念；学习贝叶斯估计等实用内容；用Python从大部分数据源导入数据，不依赖由统计工具清洗的格式化数据；用统计推理解读现实世界中的数据。“这是一本介绍Python数据分析的内容最为全面的书。数据分析师也可通过此书了解现代编程语言提供的工具，并提升技能。这还是一本优秀的现代统计学教程。”——Skipper Seabold，StatsModels作者
简介
通过学习本书，你将能够：编写测试代码深入理解概率论和统计学；运行实验检验统计行为特征，如生成服从各种分布的样本；通过模拟理解数学上艰涩的概念；学习贝叶斯估计等实用内容；用Python从大部分数据源导入数据，不依赖由统计工具清洗的格式化数据；用统计推理解读现实世界中的数据。“这是一本介绍Python数据分析的内容最为全面的书。数据分析师也可通过此书了解现代编程语言提供的工具，并提升技能。这还是一本优秀的现代统计学教程。”——Skipper Seabold，StatsModels作者
版权
出版社人民邮电出版社
出版时间2015年9月
字数141,696
分类计算机-编程设计
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统计思维：程序员数学之概率统计（第2版）
Allen B.Downey
- 扉页
- 版权信息+书签
- 版权声明
- O Reilly Media, Inc. 介绍
- 业界评论
- 前言
- 写作思路
- 本书代码
- 致谢
- Safari® Books Online
- 联系我们
- 第1章 探索性数据分析
- 1.1 统计学方法
- 1.2 全国家庭增长调查
- 1.3 数据导入
- 1.4 DataFrame
- 1.5 变量
- 1.6 数据变换
- 1.7 数据验证
- 1.8 解释数据
- 1.9 练习
- 1.10 术语
- 第2章 分布
- 2.1 表示直方图
- 2.2 绘制直方图
- 2.3 全国家庭增长调查中的变量
- 2.4 离群值
- 2.5 第一胎
- 2.6 分布概述
- 2.7 方差
- 2.8 效应量
- 2.9 报告结果
- 2.10 练习
- 2.11 术语
- 第3章 概率质量函数
- 3.1 概率质量函数
- 3.2 绘制PMF
- 3.3 绘制PMF的其他方法
- 3.4 课堂规模悖论
- 3.5 使用DataFrame进行索引
- 3.6 练习
- 3.7 术语
- 第4章 累积分布函数
- 4.1 PMF的局限
- 4.2 百分位数
- 4.3 CDF
- 4.4 表示CDF
- 4.5 比较CDF
- 4.6 基于百分位数的统计量
- 4.7 随机数
- 4.8 比较百分位秩
- 4.9 练习
- 4.10 术语
- 第5章 分布建模
- 5.1 指数分布
- 5.2 正态分布
- 5.3 正态概率图
- 5.4 对数正态分布
- 5.5 Pareto分布
- 5.6 随机数生成
- 5.7 为什么使用模型
- 5.8 练习
- 5.9 术语
- 第6章 概率密度函数
- 6.1 PDF
- 6.2 核密度估计
- 6.3 分布框架
- 6.4 Hist实现
- 6.5 Pmf实现
- 6.6 Cdf实现
- 6.7 矩
- 6.8 偏度
- 6.9 练习
- 6.10 术语
- 第7章 变量之间的关系
- 7.1 散点图
- 7.2 描述关系特征
- 7.3 相关性
- 7.4 协方差
- 7.5 Pearson相关性
- 7.6 非线性关系
- 7.7 Spearman秩相关
- 7.8 相关性和因果关系
- 7.9 练习
- 7.10 术语
- 第8章 估计
- 8.1 估计游戏
- 8.2 猜测方差
- 8.3 抽样分布
- 8.4 抽样偏倚
- 8.5 指数分布
- 8.6 练习
- 8.7 术语
- 第9章 假设检验
- 9.1 经典假设检验
- 9.2 假设检验
- 9.3 检验均值差
- 9.4 其他检验统计量
- 9.5 检验相关性
- 9.6 检验比例
- 9.7 卡方检验
- 9.8 再谈第一胎
- 9.9 误差
- 9.10 功效
- 9.11 复现
- 9.12 练习
- 9.13 术语
- 第10章 线性最小二乘法
- 10.1 最小二乘法拟合
- 10.2 实现
- 10.3 残差
- 10.4 估计
- 10.5 拟合优度
- 10.6 检验线性模型
- 10.7 加权重抽样
- 10.8 练习
- 10.9 术语
- 第11章 回归
- 11.1 StatsModels
- 11.2 多重回归
- 11.3 非线性关系
- 11.4 数据挖掘
- 11.5 预测
- 11.6 Logistic回归
- 11.7 估计参数
- 11.8 实现
- 11.9 准确度
- 11.10 练习
- 11.11 术语
- 第12章 时间序列分析
- 12.1 导入和清洗数据
- 12.2 绘制图形
- 12.3 线性回归
- 12.4 移动平均值
- 12.5 缺失值
- 12.6 序列相关
- 12.7 自相关
- 12.8 预测
- 12.9 参考书目
- 12.10 练习
- 12.11 术语
- 第13章 生存分析
- 13.1 生存曲线
- 13.2 危险函数
- 13.3 估计生存曲线
- 13.4 Kaplan-Meier估计
- 13.5 婚姻曲线
- 13.6 估计生存函数
- 13.7 置信区间
- 13.8 群组效应
- 13.9 外推
- 13.10 预期剩余生存期
- 13.11 练习
- 13.12 术语
- 第14章 分析方法
- 14.1 正态分布
- 14.2 抽样分布
- 14.3 表示正态分布
- 14.4 中心极限定理
- 14.5 检验CLT
- 14.6 应用CLT
- 14.7 相关检验
- 14.8 卡方检验
- 14.9 讨论
- 14.10 练习
- 作者介绍
- 封面介绍
- 看完了
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