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在數據分析中的應用--統計分析方法與計量模型實踐(金課工程系列教材)/通用基礎系列

  • 作者：編者:饒艷超//張周|責編:張巧玲
  • 出版社：立信會計
  • ISBN：9787542969989
  • 出版日期：2022/02/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：185
人民幣：RMB 38 元      售價：元
放入購物車
加入收藏夾
內容大鋼
    本教材基於Python學習在進行數據分析時常用的統計分析方法，具體包括多元線性回歸模型擬合、多元非線性回歸模型擬合、多元統計分析推斷、模型變數的異方差性處理、處理面板數據的固定效應方法和隨機效應方法、時間序列數據處理的有限分佈滯后模型等。本教材學習內容略過數據的獲取過程，不關注Python的爬蟲應用，僅關注在數據獲取之後應用Python實現利用不同的統計分析方法構建模型進行數據挖掘和發現數據規律。本教材共十一章的學習內容建立在對Python應用已有一定程度了解和掌握的基礎之上。如果學習者對Python了解不多，可以通過附錄部分，先學習應用Python進行數據分析的基礎，學習如何搭建Python數據分析環境，了解掌握Python數據處理和分析的常用演算法庫和工具包。
作者介紹
編者:饒艷超//張周|責編:張巧玲
目錄
第一章  應用Python擬合多元線性回歸模型
  第一節  多元線性回歸模型
  第二節  普通最小二乘法的Python實現
第二章  應用Python進行多元統計分析推斷
  第一節  多元統計分析推斷的基本原理
  第二節  單個總體參數的假設檢驗的Python實現
  第三節  置信區間
  第四節  線性組合假設檢驗
第三章  應用Python擬合多元非線性回歸模型
  第一節  標準化回歸模型
  第二節  含有其他形式的回歸模型
  第三節  將回歸模型用於預測
第四章  應用Python檢驗模型設定和數據問題
  第一節  模型誤設
  第二節  代理變數
  第三節  異常觀測值
第五章  應用Python處理含虛擬變數的多元回歸模型
  第一節  自變數為二值虛擬變數的情形
  第二節  自變數為多類別虛擬變數的情形
  第三節  自變數為虛擬變數時的交互作用
  第四節  因變數為二值虛擬變數的情形
第六章  應用Python處理異方差性
  第一節  異方差性及其影響
  第二節  異方差性檢驗
  第三節  異方差性處理
第七章  應用Python處理簡單面板數據
  第一節  獨立混合橫截面數據分析
  第二節  兩期面板數據分析
第八章  應用Python估計工具變數
  第一節  遺漏變數和工具變數
  第二節  工具變數相關檢驗
  第三節  其他條件下的2SLS應用
第九章  應用Python處理多期面板數據
  第一節  面板數據處理的固定效應和隨機效應方法
  第二節  使用Python工具包linearmodels處理面板數據
第十章  應用Python處理聯立方程組
  第一節  聯立方程組的關鍵概念
  第二節  方程組參數估計方法的Python實現
第十一章  應用Python處理時間序列數據
  第一節  時間序列數據分析的基本模型
  第二節  不同特徵的時間序列數據分析
附錄  應用Python進行數據分析的基礎
  第一節  Python概述
  第二節  Python數據處理和計算
  第三節  Python繪圖
  第四節  常用Python統計分析語法

  • 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