本书一方面遵循概率论和数理统计的教学大纲,在数学方面不过于强调,没有过多展;另一方面,利用Python为工具,实现了大部分的理论和模型,使读者通过“实践”简化学习过程,提高代码能力,增强动手能力。为一步学习人工智能和大数据科学奠定良好基础。
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内容简介
前言 PREFACE
第1章 概率论的基本概念
第2章 随机变量及其分布
第3章 多维随机变量及其分布
第4章 随机变量的数字特征
第5章 大数定律与中心极限定理
第6章 样本、统计量及抽样分布
第7章 参数估计
第8章 假设检验
第9章 一元线性回归
第10章 多元线性回归
第11章 多重共线性与岭回归
第12章 主成分分析
第13章 因子分析
附录A Python基础
附录B 微积分基础
附录C 线性代数基础
附录D NumPy基础
参考文献
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