作者背景资深：Allen B. Downey是欧林工程学院计算机科学教授，曾任教于韦尔斯利学院、科尔比学院与加州大学伯克利分校，拥有加州大学伯克利分校计算机科学博士学位及麻省理工学院学士硕士学位，O'Reilly Think系列著作作者。 程序员视角创新教学：破传统统计学晦涩数学授课模式，以Python编程为载体，用计算思维重构统计学学习路径，完美契合程序员认知习惯。 内容体系完整：从数据导与清洗的基础步骤，到单变量、双变量的探索性分析，再到多重回归、时间序列分析、生存分析等高级主题，层层递、环环相扣。
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O'Reilly Media，Inc.介绍
译者序
前言
第1章 探索性数据分析
1.1 证据
1.2 NSFG
1.3 读取数据
1.4 数据验证
1.5 数据转换
1.6 汇总统计量
1.7 解读
1.8 术语表
1.9 练习题
第2章 分布
2.1 频率表
2.2 NSFG数据的分布
2.3 异常值
2.4 头胎婴儿
2.5 效应量
2.6 结果的呈现
2.7 术语表
2.8 练习题
第3章 概率质量函数
3.1 概率质量函数概述
3.2 汇总概率质量函数
3.3 班级规模悖论
3.4 NSFG数据
3.5 其他可视化方法
3.6 术语表
3.7 练习题
第4章 累积分布函数
4.1 百分位数和百分位等级
4.2 累积分布函数概述
4.3 比较累积分布函数
4.4 基于百分位数的统计量
4.5 随机数
4.6 术语表
4.7 练习题
第5章 建模分布
5.1 二项分布
5.2 泊松分布
5.3 指数分布
5.4 正态分布
5.5 对数正态分布
5.6 为什么要建模
5.7 术语表
5.8 练习题
第6章 概率密度函数
6.1 比较分布
6.2 概率密度
6.3 指数概率密度函数
6.4 概率质量函数与概率密度函数的比较
6.5 核密度估计
6.6 分布框架
6.7 术语表
6.8 练习题
第7章 变量间的关系
7.1 散点图
7.2 十分位数图
7.3 相关性
7.4 相关强度
7.5 等级相关
7.6 相关性与因果关系
7.7 术语表
7.8 练习题
第8章 估计
8.1 称量企鹅
8.2 稳健性
8.3 估计方差
8.4 抽样分布
8.5 标准误差
8.6 置信区间
8.7 误差来源
8.8 术语表
8.9 练习题
第9章 假设检验
9.1 抛硬币
9.2 检验均值差异
9.3 其他检验统计量
9.4 检验相关性
9.5 比例检验
9.6 术语表
9.7 练习题
第10章 最小二乘法
10.1 最小二乘拟合
10.2 决定系数
10.3 最小化均方误差
10.4 估计
10.5 不确定性的可视化
10.6 变量变换
10.7 术语表
10.8 练习题
第11章 多重回归
11.1 StatsModels程序包
11.2 多重回归模型
11.3 控制变量
11.4 非线性关系
11.5 逻辑回归
11.6 术语表
11.7 练习题
第12章 时间序列分析
12.1 电力
12.2 分解
12.3 预测
12.4 乘法模型
12.5 自回归
12.6 移动平均
12.7 使用自回归模型进行回顾预测
12.8 ARIMA模型
12.9 用ARIMA模型进行预测
12.10 术语表
12.11 练习题
第13章 生存分析
13.1 生存函数
13.2 风险函数
13.3 婚姻数据
13.4 加权自助法
13.5 估计风险函数
13.6 估计生存函数
13.7 lifelines程序包
13.8 置信区间
13.9 期望剩余寿命
13.10 术语表
13.11 练习题
第14章 解析方法
14.1 正态概率图
14.2 正态分布
14.3 样本均值的分布
14.4 差值分布
14.5 中心极限定理
14.6 中心极限定理的局限性
14.7 应用中心极限定理
14.8 相关性检验
14.9 卡方检验
14.10 计算方法与解析方法
14.11 术语表
14.12 练习题
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