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统计思维-程序员数学之概率统计 PDF扫描版[33MB]

发布时间:2016-10-17 13:00

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统计思维-程序员数学之概率统计

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    统计思维-程序员数学之概率统计 内容简介:

      《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。
      《统计思维:程序员数学之概率统计》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。
      《统计思维:程序员数学之概率统计》面向广大程序员和计算机专业的学生。
      现实工作中,人们常被要求用数据说话。可是,数据自己是不能说话的,只有对它进行可靠分析和深入挖掘才能找到有价值的信息。概率统计是数据分析的通用语言,是大数据时代预测未来的根基。
      站在时代浪尖上的程序员只有具备统计思维才能掌握数据分析的必杀技。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 目录:

    前言  xi
    第1章 程序员的统计思维  1
    1.1  第一个孩子出生晚吗  2
    1.2  统计方法  3
    1.3  全国家庭成长调查  4
    1.4  表和记录  5
    1.5  显著性  9
    1.6  术语  10
    第2章 描述性统计量  13
    2.1  均值和平均值  13
    2.2  方差  14
    2.3  分布  15
    2.4  直方图的表示  16
    2.5  绘制直方图  17
    2.6  表示概率质量函数  19
    2.7  绘制概率质量函数  21
    2.8  异常值  22
    2.9  其他可视化方法  23
    2.10  相对风险  24
    .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  29
    3.1  选课人数之谜  29
    3.2  pmf的不足  31
    3.3  百分位数  33
    3.4  累积分布函数  34
    3.5  cdf的表示  36
    3.6  回到调查数据  37
    3.7  条件分布  38
    3.8  随机数  39
    3.9  汇总统计量小结  40
    3.10  术语表  40
    第4章 连续分布  43
    4.1  指数分布  43
    4.2  帕累托分布  47
    4.3  正态分布  49
    4.4  正态概率图  52
    4.5  对数正态分布  54
    4.6  为什么需要模型  57
    4.7  生成随机数  58
    4.8  术语  58
    第5章 概率  61
    5.1  概率法则  62
    5.2  蒙提霍尔问题  65
    5.3  庞加莱  67
    5.4  其他概率法则  68
    5.5  二项分布  69
    5.6  连胜和手感  69
    5.7  贝叶斯定理  72
    5.8  术语  75
    第6章 分布的运算  77
    6.1  偏度  77
    6.2  随机变量  79
    6.3  概率密度函数  81
    6.4  卷积  82
    6.5  正态分布的性质  85
    6.6  中心极限定理  86
    6.7  分布函数之间的关系框架  88
    6.8  术语表  89
    第7章 假设检验  91
    7.1  均值差异的检验  92
    7.2  阈值的选择  94
    7.3  效应的定义  96
    7.4  解释统计检验结果  96
    7.5  交叉验证  98
    7.6  报道贝叶斯概率的结果  99
    7.7  卡方检验  100
    7.8  高效再抽样  102
    7.9  功效  103
    7.10  术语  104
    第8章 估计  107
    8.1  关于估计的游戏  107
    8.2  方差估计  109
    8.3  误差  110
    8.4  指数分布  111
    8.5  置信区间  111
    8.6  贝叶斯估计  112
    8.7  贝叶斯估计的实现  114
    8.8  删失数据  116
    8.9  火车头问题  117
    8.10  术语  121
    第9章 相关性  123
    9.1  标准分数  123
    9.2  协方差  124
    9.3  相关性  125
    9.4  用pyplot画散点图  127
    9.5  斯皮尔曼秩相关  130
    9.6  最小二乘拟合  132
    9.7  拟合优度  135
    9.8  相关性和因果关系  137
    9.9  术语  139
    作者及封面简介  141
    索引  142

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    标签:统计   程序员   概率统计  

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