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Python統計分析基礎及實踐

  • 作者：(日)谷合廣紀|責編:楊靜華|譯者:吳延科
  • 出版社：中國水利水電
  • ISBN：9787522607931
  • 出版日期：2022/09/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：243
人民幣：RMB 89.8 元      售價：元
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內容大鋼
    《Python統計分析基礎及實踐》以Python 3為基礎，詳細介紹了Python在統計分析中的基礎知識和實踐應用，全書大致由數據整理、概率和統計推斷三部分組成。其中在第1章對統計分析對象——數據的基本用語和數據的分類進行了介紹。第2?3章介紹了匯總平均值和數據方差的計算方法，進而介紹了數據可視化的方法。第4?9章介紹概率相關知識，概率是統計分析中不可缺少的數學知識。第10?12章介紹主要的統計分析方法，如參數估計、假設檢驗、回歸分析等。其中每章都用一個例子貫穿始終，提出問題並用Python編程實現，以點帶面，可幫助讀者快速理解知識點，並通過編程讓讀者對統計分析建立直觀的理解。
    《Python統計分析基礎及實踐》知識點全面，內容安排由淺入深、循序漸進，特別適合大中專院校金融、財務、統計、電腦、人工智慧、機器學習相關專業學生學習，也適合初級科研人員、職場的數據分析人員參考學習。
作者介紹
(日)谷合廣紀|責編:楊靜華|譯者:吳延科
目錄
第1章  關於數據
  1.1  數據大小
  1.2  變數類型
    1.2.1  定性變數和定量變數
    1.2.2  尺度水平
    1.2.3  離散型變數和連續型變數
  1.3  總結
第2章  整理一維數據
  2.1  數據中心指標
    2.1.1  平均值
    2.1.2  中位數
    2.1.3  眾數
  2.2  數據偏差指標
    2.2.1  方差和標準差
    2.2.2  極差和四分位差
    2.2.3  數據指標匯總
  2.3  數據歸一化
    2.3.1  標準化
    2.3.2  偏差值
  2.4  一維數據的可視化
    2.4.1  頻數分佈表
    2.4.2  直方圖
    2.4.3  箱線圖
第3章  整理二維數據
  3.1  兩個數據的關係指標
    3.1.1  協方差
    3.1.2  相關係數
  3.2  二維數據的可視化
    3.2.1  散點圖
    3.2.2  回歸直線
    3.2.3  熱圖
  3.3  Anscombe的實例分析
第4章  推斷統計基礎
  4.1  總體與樣本
  4.2  概率模型
    4.2.1  概率基礎
    4.2.2  概率分佈
  4.3  推斷統計中的概率
  4.4  後面要學習的內容
第5章  離散型隨機變數
  5.1  一維離散型隨機變數
    5.1.1  一維離散型隨機變數的定義
    5.1.2  一維離散型隨機變數的數值指標
  5.2  二維離散型隨機變數
    5.2.1  二維離散型隨機變數的定義
    5.2.2  二維離散型隨機變數的數值指標
第6章  常見的離散型概率分佈
  6.1  伯努利分佈
  6.2  二項分佈
  6.3  幾何分佈

  6.4  泊松分佈
第7章  連續型隨機變數
  7.1  一維連續型隨機變數
    7.1.1  一維連續型隨機變數的定義
    7.1.2  一維連續型隨機變數的數值指標
  7.2  二維連續型隨機變數
    7.2.1  二維連續型隨機變數的定義
    7.2.2  二維連續型隨機變數的數值指標
第8章  常見的連續型概率分佈
  8.1  正態分佈
  8.2  指數分佈
  8.3  卡方分佈
  8.4  t分佈
  8.5  F分佈
第9章  獨立同分佈
  9.1  獨立性
    9.1.1  獨立性的定義
    9.1.2  獨立性和無相關性
  9.2  和的分佈
    9.2.1  正態分佈之和的分佈
    9.2.2  泊松分佈之和的分佈
    9.2.3  伯努利分佈之和的分佈
  9.3  樣本平均值的分佈
    9.3.1  正態分佈的樣本平均值的分佈
    9.3.2  泊松分佈的樣本平均值的分佈
    9.3.3  中心極限定理
    9.3.4  大數定律
第10章  統計推斷
  10.1  點估計
    10.1.1  總體平均值的點估計
    10.1.2  總體方差的點估計
    10.1.3  點估計的總結
  10.2  區間估計
    10.2.1  正態分佈的總體平均值（總體方差已知）的區間估計
    10.2.2  正態分佈的總體方差的區間估計
    10.2.3  正態分佈的總體平均值（總體方差未知）的區間估計
    10.2.4  伯努利分佈的總體區間估計
    10.2.5  泊松分佈的總體平均值的置信區間
第11章  統計假設檢驗
  11.1  統計假設檢驗的概念
    11.1.1  統計假設檢驗基礎
    11.1.2  單側檢驗和雙側檢驗
    11.1.3  假設檢驗中的兩類錯誤
  11.2  常用的假設檢驗
    11.2.1  正態分佈的總體平均值的檢驗（總體方差已知）
    11.2.2  正態分佈的總體方差的檢驗
    11.2.3  正態分佈的總體平均值的檢驗（總體方差未知）
  11.3  雙樣本問題的假設檢驗
    11.3.1  配對樣本的t檢驗
    11.3.2  獨立樣本的t檢驗

    11.3.3  威爾科克森符號秩檢驗
    11.3.4  曼-惠特尼U檢驗
    11.3.5  卡方檢驗
第12章  回歸分析
  12.1  簡單回歸模型
    12.1.1  回歸分析的假定
    12.1.2  基於statsmodels的回歸分析
    12.1.3  回歸係數
  12.2  多元回歸模型
    12.2.1  回歸係數
    12.2.2  啞變數
  12.3  模型選擇
    12.3.1  決定係數
    12.3.2  自由度調整后的決定係數
    12.3.3  F檢驗
    12.3.4  最大對數似然和AIC
  12.4  模型的有效性
    12.4.1  正態性檢驗
    12.4.2  杜賓-沃森似然比
    12.4.3  多重共線性
參考文獻

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