幫助中心 | 我的帳號 | 關於我們
進階搜尋
car

同類熱銷排行榜

最近瀏覽的商品

Python統計分析

  • 作者：(奧)托馬斯·哈斯爾萬特|譯者:李銳
  • 出版社：人民郵電
  • ISBN：9787115493842
  • 出版日期：2018/12/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：224
人民幣：RMB 79 元      售價：元
放入購物車
加入收藏夾
內容大鋼
    托馬斯·哈斯爾萬特著的《Python統計分析》以基礎的統計學知識和假設檢驗為重點，簡明扼要地講述了Python在數據分析、可視化和統計建模中的應用。主要包括Python的簡單介紹、研究設計、數據管理、概率分佈、不同數據類型的假設檢驗、廣義線性模型、生存分析和貝葉斯統計學等從入門到高級的內容。
    本書利用Python這門開源語言，不僅在直觀上對數據分析和統計檢驗提供了很好的理解，而且在相關數學公式的講解上也能夠做到深入淺出。本書的可操作性很強，配套提供相關的代碼和數據，讀者可以依照書中所講，復現和加深對相關知識的理解。
    本書適合對統計學和Python有興趣的讀者，特別是在實驗學科中需要利用Python的強大功能來進行數據處理和統計分析的學生和研究人員。
作者介紹
(奧)托馬斯·哈斯爾萬特|譯者:李銳
目錄
第一部分  Python和統計學
  第1章  為什麼學習統計學
  第2章  Python
    2.1  開始
    2.1.1  慣例
    2.1.2  發行版和包
    2.1.3  安裝Python
    2.1.4  安裝R和rpy
    2.1.5  個性化IPython/Jupyter
    2.1.6  Python資源
    2.1.7  第一個Python程序
    2.2  Python數據結構
    2.2.1  Python數據類型
    2.2.2  索引和切片
    2.2.3  向量和數組
    2.3  IPython/Jupyter：一個互動式的Python編程環境
    2.3.1  Qt控制台的第一個會話
    2.3.2  Notebook和rpy
    2.3.3  IPython小貼士
    2.4  開發Python程序
    2.4.1  將互動式命令轉化為一個Python程序
    2.4.2  函數、模塊和包
    2.4.3  Python小貼士
    2.4.4  代碼版本控制
    2.5  Pandas：用於統計學的數據結構
    2.5.1  數據處理
    2.5.2  分組（Grouping）
    2.6  Statsmodels：統計建模的工具
    2.7  Seaborn：數據可視化
    2.8  一般慣例
    2.9  練習
  第3章  數據輸入
    3.1  從文本文件中輸入
    3.1.1  目視檢查
    3.1.2  讀入ASCII數據到Python中
    3.2  從MSExcel中導入
    3.3  從其他格式導入數據
  第4章  統計數據的展示
    4.1  數據類型
    4.1.1  分類數據
    4.1.2  數值型
    4.2  在Python中作圖
    4.2.1  函數式和面向對象式的繪圖方法
    4.2.2  互動式繪圖
    4.3  展示統計學數據集
    4.3.1  單變數數據
    4.3.2  二元變數和多元變數繪圖
    4.4  練習
第二部分  分佈和假設檢驗
  第5章  背景

    5.1  總體和樣本
    5.2  概率分佈
    5.2.1  離散分佈
    5.2.2  連續分佈
    5.2.3  期望值和方差
    5.3  自由度
    5.4  研究設計
    5.4.1  術語
    5.4.2  概述
    5.4.3  研究類型
    5.4.4  實驗設計
    5.4.5  個人建議
    5.4.6  臨床研究計劃
  第6章  單變數的分佈
    6.1  分佈的特徵描述
    6.1.1  分佈中心
    6.1.2  量化變異度
    6.1.3  分佈形狀的參數描述
    6.1.4  概率密度的重要展示
    6.2  離散分佈
    6.2.1  伯努利分佈
    6.2.2  二項分佈
    6.2.3  泊松分佈
    6.3  正態分佈
    6.3.1  正態分佈的例子
    6.3.2  中心極限定理
    6.3.3  分佈和假設檢驗
    6.4  來自正態分佈的連續型分佈
    6.4.1  t分佈
    6.4.2  卡方分佈
    6.4.3  F分佈
    6.5  其他連續型分佈
    6.5.1  對數正態分佈
    6.5.2  韋伯分佈
    6.5.3  指數分佈
    6.5.4  均勻分佈
    6.6  練習
  第7章  假設檢驗
    7.1  典型分析步驟
    7.1.1  數據篩選和離群值
    7.1.2  正態性檢驗
    7.1.3  轉換
    7.2  假設概念、錯誤、p值和樣本量
    7.2.1  一個例子
    7.2.2  推廣和應用
    7.2.3  p值的解釋
    7.2.4  錯誤的類型
    7.2.5  樣本量
    7.3  靈敏度和特異度
    7.4  受試者操作特徵（ROC）曲線

  第8章  數值型數據的均值檢驗
    8.1  樣本均值的分佈
    8.1.1  單樣本均值的t檢驗
    8.1.2  Wilcoxon符號秩和檢驗
    8.2  兩組之間的比較
    8.2.1  配對t檢驗
    8.2.2  獨立組別之間的t檢驗
    8.2.3  兩組之間的非參數比較：Mann-Whitney檢驗
    8.2.4  統計學假設檢驗與統計學建模
    8.3  多組比較
    8.3.1  方差分析（ANOVA）
    8.3.2  多重比較
    8.3.3  Kruskal–Wallis檢驗
    8.3.4  兩因素方差分析
    8.3.5  三因素方差分析
    8.4  總結：選擇正確的檢驗方法進行組間比較
    8.4.1  典型的檢驗
    8.4.2  假設的例子
    8.5  練習
  第9章  分類數據的檢驗
    9.1  單個率
    9.1.1  置信區間
    9.1.2  解釋
    9.1.3  例子
    9.2  頻數表
    9.2.1  單因素卡方檢驗
    9.2.2  卡方列聯表檢驗
    9.2.3  Fisher精確檢驗
    9.2.4  McNemar檢驗
    9.2.5  Cochran'sQ檢驗
    9.3  練習
  第10章  生存時間分析
    10.1  生存分佈
    10.2  生存概率
    10.2.1  刪失
    10.2.2  Kaplan–Meier生存曲線
    10.3  在兩組間比較生存曲線
第三部分  統計建模
  第11章  線性回歸模型
    11.1  線性相關
    11.1.1  相關係數
    11.1.2  秩相關
    11.2  一般線性回歸模型
    11.2.1  例子1：簡單線性回歸
    11.2.2  例子2：二次方擬合
    11.2.3  決定係數
    11.3  Patsy：公式的語言
    11.4  用Python進行線性回歸分析
    11.4.1  例子1：擬合帶置信區間的直線
    11.4.2  例子2：嘈雜的二次多項式

    11.5  線性回歸模型的結果
    11.5.1  例子：英國的煙草和酒精
    11.5.2  帶有截距的回歸的定義
    11.5.3  R2值
    11.5.4  調整后的R2值
    11.5.5  模型的係數和它們的解釋
    11.5.6  殘差分析
    11.5.7  異常值
    11.5.8  用Sklearn進行回歸
    11.5.9  結論
    11.6  線性回歸模型的假設
    11.7  線性回歸模型結果的解釋
    11.8  Bootstrapping
    11.9  練習
  第12章  多元數據分析
    12.1  可視化多元相關
    12.1.1  散點圖矩陣
    12.1.2  相關性矩陣
    12.2  多重線性回歸
  第13章  離散數據的檢驗
    13.1  等級資料的組間比較
    13.2  Logistic回歸
    13.3  廣義線性模型
    13.3.1  指數族分佈
    13.3.2  線性預測器和連接函數
    13.4  有序Logistic回歸
    13.4.1  問題定義
    13.4.2  優化
    13.4.3  代碼
    13.4.4  性能
  第14章  貝葉斯統計學
    14.1  貝葉斯學派與頻率學派的解釋
    14.2  電腦時代的貝葉斯方法
    14.3  例子：用馬爾可夫鏈蒙特卡洛模擬分析挑戰者號災難
    14.4  總結
參考答案
術語表
參考文獻

  • 商品搜索：
  • | 高級搜索
首頁│ 新手上路│ 客服中心│ 關於我們│ 聯絡我們│ Top↑│
Copyrightc 1999~2008 美商天龍國際圖書股份有限公司 臺灣分公司. All rights reserved.
營業地址:臺北市中正區重慶南路一段103號1F 105號1F-2F
讀者服務部電話：02-2381-2033 02-2381-1863　時間：週一-週五 10:00-17:00
　服務信箱：bookuu@69book.com 客戶、意見信箱:cs@69book.com
ICP證：浙B2-20060032