Python统计分析
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浙江嘉兴
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作者(奥)托马斯·哈斯尔万特|译者:李锐
出版社人民邮电
ISBN9787115493842
出版时间2018-12
装帧其他
开本其他
定价79元
货号30409316
上书时间2024-10-04
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商品详情
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目录
第一部分 Python和统计学
第1章 为什么学习统计学
第2章 Python
2.1 开始
2.1.1 惯例
2.1.2 发行版和包
2.1.3 安装Python
2.1.4 安装R和rpy
2.1.5 个性化IPython/Jupyter
2.1.6 Python资源
2.1.7 第一个Python程序
2.2 Python数据结构
2.2.1 Python数据类型
2.2.2 索引和切片
2.2.3 向量和数组
2.3 IPython/Jupyter：一个交互式的Python编程环境
2.3.1 Qt控制台的第一个会话
2.3.2 Notebook和rpy
2.3.3 IPython小贴士
2.4 开发Python程序
2.4.1 将交互式命令转化为一个Python程序
2.4.2 函数、模块和包
2.4.3 Python小贴士
2.4.4 代码版本控制
2.5 Pandas：用于统计学的数据结构
2.5.1 数据处理
2.5.2 分组（Grouping）
2.6 Statsmodels：统计建模的工具
2.7 Seaborn：数据可视化
2.8 一般惯例
2.9 练习
第3章 数据输入
3.1 从文本文件中输入
3.1.1 目视检查
3.1.2 读入ASCII数据到Python中
3.2 从MSExcel中导入
3.3 从其他格式导入数据
第4章 统计数据的展示
4.1 数据类型
4.1.1 分类数据
4.1.2 数值型
4.2 在Python中作图
4.2.1 函数式和面向对象式的绘图方法
4.2.2 交互式绘图
4.3 展示统计学数据集
4.3.1 单变量数据
4.3.2 二元变量和多元变量绘图
4.4 练习
第二部分 分布和假设检验
第5章 背景
内容摘要
本书以基础的统计学知识和假设检验为重点，简明扼要地讲述了Python在数据分析、可视化和统计建模中的应用。主要包括Python的简单介绍、研究设计、数据管理、概率分布、不同数据类型的假设检验、广义线性模型、生存分析和贝叶斯统计学等从入门到高级的内容。
本书利用Python这门开源语言，不仅在直观上对数据分析和统计检验提供了很好的理解，而且在相关数学公式的讲解上也能够做到深入浅出。本书的可操作性很强，配套提供相关的代码和数据，读者可以依照书中所讲，复现和加深对相关知识的理解。
本书适合对统计学和Python有兴趣的读者，特别是在实验学科中需要利用Python的强大功能来进行数据处理和统计分析的学生和研究人员。
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