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統計思維(用Python學透探索性數據分析原書第3版)

作者：(美)艾倫·B.唐尼|責編:王春華//馮潤峰|譯者:范秉理//劉玉婷
出版社：機械工業
ISBN：9787111810254

出版日期：2026/06/01
裝幀：平裝
頁數：267

人民幣：RMB 99 元售價：元

內容大鋼

本書是面向零基礎讀者的Python探索性數據分析與統計學入門實戰讀物，秉持「統計是實用數據工具」的核心理念，區別于傳統數理統計的理論教學模式，聚焦實操落地，適配具備基礎Python能力、無深厚數學與統計功底的學習者。全書嚴格貼合真實數據分析工作流程，層層遞進拆解核心技能，內容分為三大模塊：基礎模塊講解數據導入清洗、數據分佈表徵、各類經典統計分佈建模方法，依托NumPy、Pandas、empiricaldist庫實現基礎數據處理與可視化；進階模塊聚焦變數關聯挖掘，詳解相關性分析、最小二乘擬合、多重回歸、邏輯回歸等核心技法，助力讀者搭建數據預測模型；高階模塊覆蓋時間序列分析、生存分析、中心極限定理、假設檢驗等專業內容，完善數據分析全棧能力體系。全書所有案例與練習均採用多領域真實公開數據集，貼合實際業務場景。第3版完成全面迭代，整體遷移至Jupyter Notebook環境，簡化代碼邏輯、優化工具應用、更新習題體系，支持在線互動式運行，讀者可通過實操模擬直觀理解抽象統計概念，規避理論學習誤區，高效掌握可落地的統計分析技能，輕鬆實現從理論認知到實戰數據分析的進階。

作者介紹

(美)艾倫·B.唐尼|責編:王春華//馮潤峰|譯者:范秉理//劉玉婷
艾倫·B.唐尼，Allen B．Downey是歐林工程學院的電腦科學教授，曾任教於韋爾斯利學院、科爾比學院和加州大學伯克利分校。他是加州大學伯克利分校的電腦科學博士，並擁有MIT的碩士和學士學位。

前言
第1章  探索性數據分析
  1.1  證據
  1.2  NSFG
  1.3  讀取數據
  1.4  數據驗證
  1.5  數據轉換
  1.6  匯總統計量
  1.7  解讀
  1.8  術語表
  1.9  練習題
第2章  分佈
  2.1  頻率表
  2.2  NSFG數據的分佈
  2.3  異常值
  2.4  頭胎嬰兒
  2.5  效應量
  2.6  結果的呈現
  2.7  術語表
  2.8  練習題
第3章  概率質量函數
  3.1  概率質量函數概述
  3.2  匯總概率質量函數
  3.3  班級規模悖論
  3.4  NSFG數據
  3.5  其他可視化方法
  3.6  術語表
  3.7  練習題
第4章  累積分佈函數
  4.1  百分位數和百分位等級
  4.2  累積分佈函數概述
  4.3  比較累積分佈函數
  4.4  基於百分位數的統計量
  4.5  隨機數
  4.6  術語表
  4.7  練習題
第5章  建模分佈
  5.1  二項分佈
  5.2  泊松分佈
  5.3  指數分佈
  5.4  正態分佈
  5.5  對數正態分佈
  5.6  為什麼要建模
  5.7  術語表
  5.8  練習題
第6章  概率密度函數
  6.1  比較分佈
  6.2  概率密度
  6.3  指數概率密度函數
  6.4  概率質量函數與概率密度函數的比較

  6.5  核密度估計
  6.6  分佈框架
  6.7  術語表
  6.8  練習題
第7章  變數間的關係
  7.1  散點圖
  7.2  十分位數圖
  7.3  相關性
  7.4  相關強度
  7.5  等級相關
  7.6  相關性與因果關係
  7.7  術語表
  7.8  練習題
第8章  估計
  8.1  稱量企鵝
  8.2  穩健性
  8.3  估計方差
  8.4  抽樣分佈
  8.5  標準誤差
  8.6  置信區間
  8.7  誤差來源
  8.8  術語表
  8.9  練習題
第9章  假設檢驗
  9.1  拋硬幣
  9.2  檢驗均值差異
  9.3  其他檢驗統計量
  9.4  檢驗相關性
  9.5  比例檢驗
  9.6  術語表
  9.7  練習題
第10章  最小二乘法
  10.1  最小二乘擬合
  10.2  決定係數
  10.3  最小化均方誤差
  10.4  估計
  10.5  不確定性的可視化
  10.6  變數變換
  10.7  術語表
  10.8  練習題
第11章  多重回歸
  11.1  StatsModels程序包
  11.2  多重回歸模型
  11.3  控制變數
  11.4  非線性關係
  11.5  邏輯回歸
  11.6  術語表
  11.7  練習題
第12章  時間序列分析
  12.1  電力

  12.2  分解
  12.3  預測
  12.4  乘法模型
  12.5  自回歸
  12.6  移動平均
  12.7  使用自回歸模型進行回顧預測
  12.8  ARIMA模型
  12.9  用ARIMA模型進行預測
  12.10  術語表
  12.11  練習題
第13章  生存分析
  13.1  生存函數
  13.2  風險函數
  13.3  婚姻數據
  13.4  加權自助法
  13.5  估計風險函數
  13.6  估計生存函數
  13.7  lifelines程序包
  13.8  置信區間
  13.9  期望剩餘壽命
  13.10  術語表
  13.11  練習題
第14章  解析方法
  14.1  正態概率圖
  14.2  正態分佈
  14.3  樣本均值的分佈
  14.4  差值分佈
  14.5  中心極限定理
  14.6  中心極限定理的局限性
  14.7  應用中心極限定理
  14.8  相關性檢驗
  14.9  卡方檢驗
  14.10  計算方法與解析方法
  14.11  術語表
  14.12  練習題

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