面向数据科学家的实用统计学
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作者(美)彼特·布鲁斯(Peter Bruce),(美)安德鲁·布鲁斯(Andrew Bruce) 著
出版社东南大学出版社
ISBN9787564175290
出版时间2018-02
装帧平装
开本16开
定价84元
货号1201663849
上书时间2024-05-29
商品详情
- 品相描述：全新
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作者简介
彼特·布鲁斯，创立并发展壮大了Statistics.com上的统计学教育学院，该学院目前提供约90项统计学课程，近半数面向数据科学家。
安德鲁·布鲁斯，在学术、政府和商业各领域拥有超过30年的统计学和数据科学经验，作为美国华盛顿大学统计学博士，他在同行评审的期刊上发表过多篇论文。
目录
Preface
1. Exploratory Data Analysis
Elements of Structured Data
Further Reading
Rectangular Data
Data Frames and Indexes
Nonrectangular Data Structures
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Estimates of Location
Mean
Median and Robust Estimates
Example： Location Estimates of Population and Murder Rates
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Estimates of Variability
Standard Deviation and Related Estimates
Estimates Based on Percentiles
Example： Variability Estimates of State Population
Further Reading
Exploring the Data Distribution
Percentiles and Boxplots
Frequency Table and Histograms
Density Estimates
Further Reading
Exploring Binary and Categorical Data
Mode
Expected Value
Further Reading
Correlation
Scatterplots
Further Reading
Exploring Two or More Variables
Hexagonal Binning and Contours （Plotting Numeric versus Numeric Data）
Two Categorical Variables
Categorical and Numeric Data
Visualizing Multiple Variables
Further Reading
Summary
2. Data and Sampling Distributions
Random Sampling and Sample Bias
Bias
Random Selection
Size versus Quality： When Does Size Matter?
Sample Mean versus Population Mean
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Selection Bias
Regression to the Mean
Further Reading
Sampling Distribution of a Statistic
Central Limit Theorem
Standard Error
Further Reading
The Bootstrap
Resampling versus Bootstrapping
Further Reading
Confidence Intervals
Further Reading
Normal Distribution
Standard Normal and QQ-Plots
Long-Tailed Distributions
Further Reading
Students t-Distribution
Further Reading
Binomial Distribution
Further Reading
Poisson and Related Distributions
Poisson Distributions
Exponential Distribution
Estimating the Failure Rate
……
3. Statistical Experiments and Significance Testing
4. Regression and Prediction
5. Classification
6. Statistical Machine Learning
7. Unsupervised Learning
Bibliography
Index
内容摘要
统计方法是数据科学的关键部分，至今少有数据科学家经历过正规的统计学训练。关于统计学基础的课程和教材也极少从数据科学的角度编排相关主题。这本实用指南介绍了如何将各种统计方法应用于数据科学，告诉你怎样避免误用，并且提供了关于哪些内容重要或不重要的建议。很多数据科学资源包括了统计方法，但是欠缺具有深度的统计学视角。如果你熟悉R语言编程，也对统计学有所了解，这份快速参考将帮助你搭建易学可达的知识桥梁。
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