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    统计思维

    程序员数学之概率统计

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    本书正是一本概率统计方面的入门图书,但视角极为独特,折射出大数据浪潮的别样风景。作者将基本的概率统计知识融入Python编程,告诉你如何借助编写程序,用计算而非数学的方式实现统计分析。一个趣味实例贯穿全书,生动地讲解了数据分析的全过程:从采集数据和生成统计量,到识别模式和检验假设。一册在手,让你轻松掌握分布、概率论、可视化以及其他工具和概念。

    《统计思维:程序员数学之概率统计》是一本以全新视角讲解概率统计的入门图书。抛开经典的数学分析,Downey 手把手教你用编程理解统计学。概率、分布、假设检验、贝叶斯估计、相关性等,每个主题都充满趣味性,经编程解释后变得更为清晰易懂。

    本书研究数据主要来源于美国全国家庭成长调查(NSFG)与行为风险因素监测系统(BRFSS),数据源及解决方案的相关代码全部开放,具体章节列出了大量学习和进阶资料,方便读者参考。

    Allen B. Downey是富兰克林欧林工程学院的计算机科学副教授,曾执教于韦尔斯利学院、科尔比学院和加州大学伯克利分校。他先后获麻省理工学院计算机科学硕士学位和加州大学伯克利分校计算机科学博士学位。Downey已出版十余本技术书,内容涉及Java、Python、C++、概率统计等,深受专业读者喜爱。他的最新Think系列书还有Think Complexity: Complexity Science and Computational Modeling、Think Python。

    1. 统计思维
    2. O'Reilly Media, Inc.介绍
    3. 译者序
    4. 前言
    5. 第1章 程序员的统计思维
    6. 1.1 第一个孩子出生晚吗
    7. 1.2 统计方法
    8. 1.3 全国家庭成长调查
    9. 1.4 表和记录
    10. 1.5 显著性
    11. 1.6 术语
    12. 第2章 描述性统计量
    13. 2.1 均值和平均值
    14. 2.2 方差
    15. 2.3 分布
    16. 2.4 直方图的表示
    17. 2.5 绘制直方图
    18. 2.6 表示概率质量函数
    19. 2.7 绘制概率质量函数
    20. 2.8 异常值
    21. 2.9 其他可视化方法
    22. 2.10 相对风险
    23. 2.11 条件概率
    24. 2.12 汇报结果
    25. 2.13 术语表
    26. 第3章 累积分布函数
    27. 3.1 选课人数之谜
    28. 3.2 PMF的不足
    29. 3.3 百分位数
    30. 3.4 累积分布函数
    31. 3.5 CDF的表示
    32. 3.6 回到调查数据
    33. 3.7 条件分布
    34. 3.8 随机数
    35. 3.9 汇总统计量小结
    36. 3.10 术语表
    37. 第4章 连续分布
    38. 4.1 指数分布
    39. 4.2 帕累托分布
    40. 4.3 正态分布
    41. 4.4 正态概率图
    42. 4.5 对数正态分布
    43. 4.6 为什么需要模型
    44. 4.7 生成随机数
    45. 4.8 术语
    46. 第5章 概率
    47. 5.1 概率法则
    48. 5.2 蒙提霍尔问题
    49. 5.3 庞加莱
    50. 5.4 其他概率法则
    51. 5.5 二项分布
    52. 5.6 连胜和手感
    53. 5.7 贝叶斯定理
    54. 5.8 术语
    55. 第6章 分布的运算
    56. 6.1 偏度
    57. 6.2 随机变量
    58. 6.3 概率密度函数
    59. 6.4 卷积
    60. 6.5 正态分布的性质
    61. 6.6 中心极限定理
    62. 6.7 分布函数之间的关系框架
    63. 6.8 术语表
    64. 第7章 假设检验
    65. 7.1 均值差异的检验
    66. 7.2 阈值的选择
    67. 7.3 效应的定义
    68. 7.4 解释统计检验结果
    69. 7.5 交叉验证
    70. 7.6 报道贝叶斯概率的结果
    71. 7.7 卡方检验
    72. 7.8 高效再抽样
    73. 7.9 功效
    74. 7.10 术语
    75. 第8章 估计
    76. 8.1 关于估计的游戏
    77. 8.2 方差估计
    78. 8.3 误差
    79. 8.4 指数分布
    80. 8.5 置信区间
    81. 8.6 贝叶斯估计
    82. 8.7 贝叶斯估计的实现
    83. 8.8 删失数据
    84. 8.9 火车头问题
    85. 8.10 术语
    86. 第9章 相关性
    87. 9.1 标准分数
    88. 9.2 协方差
    89. 9.3 相关性
    90. 9.4 用pyplot画散点图
    91. 9.5 斯皮尔曼秩相关
    92. 9.6 最小二乘拟合
    93. 9.7 拟合优度
    94. 9.8 相关性和因果关系
    95. 9.9 术语

    作者〔美〕Allen B.Downey

    译者张建锋陈钢

    类别 图书 / 非虚构

    出版社人民邮电出版社

    出版日期

    ISBN9787115317377

    提供方图灵社区

    标签计算机(1328)统计(29)编程(353)数学(91)数据分析(39)Python(17)

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