面向数据科学家的实用统计学第2版(影印版)

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作者:
2021-07
版次: 1
ISBN: 9787564195151
定价: 129.00
装帧: 平装
开本: 16开
页数: 342页
  • 统计方法是数据科学的关键部分,但鲜有数据科学家接受过正规的统计培训。基础统计学的相关课程和书籍很少从数据科学的角度来介绍这个主题。这本广受欢迎的指南手册的第二版添加了Python综合示例,提供了将统计方法应用于数据科学的实用指导,告诉你如何避免误用这些方法,并就什么重要,什么不重要给出了建议。许多数据科学资源都引入了统计方法,但是缺乏更深层次的统计视角。如果你熟悉R或Python编程语言,对统计学有所了解,那么这本快速参考将以其通俗易懂的格式弥补这种空白。 Preface
    1. Exploratory Data Analysis
      Elements of Structured Data
        Further Reading
      Rectangular Data
        Data Frames and Indexes
        Nonrectangular Data Structures
        Further Reading
      Estimates of Location
        Mean
        Median and Robust Estimates
        Example: Location Estimates of Population and Murder Rates
        Further Reading
      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 Tables and Histograms
        Density Plots and Estimates
        Further Reading
      Exploring Binary and Categorical Data
        Mode
        Expected Value
        Probability
        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
        Further Reading
      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
      Student\'s t-Distribution
        Further Reading
      Binomial Distribution
        Further Reading
      Chi-Square Distribution
        Further Reading
      F-Distribution
    ……
    3. Statistical Experiments and Significance Testing
    4. Regression and Prediction
    5. Classification
    6. Statistical Machine Learning
    7. Unsupervised Learning
    Bibliography
    Index
  • 内容简介:
    统计方法是数据科学的关键部分,但鲜有数据科学家接受过正规的统计培训。基础统计学的相关课程和书籍很少从数据科学的角度来介绍这个主题。这本广受欢迎的指南手册的第二版添加了Python综合示例,提供了将统计方法应用于数据科学的实用指导,告诉你如何避免误用这些方法,并就什么重要,什么不重要给出了建议。许多数据科学资源都引入了统计方法,但是缺乏更深层次的统计视角。如果你熟悉R或Python编程语言,对统计学有所了解,那么这本快速参考将以其通俗易懂的格式弥补这种空白。
  • 目录:
    Preface
    1. Exploratory Data Analysis
      Elements of Structured Data
        Further Reading
      Rectangular Data
        Data Frames and Indexes
        Nonrectangular Data Structures
        Further Reading
      Estimates of Location
        Mean
        Median and Robust Estimates
        Example: Location Estimates of Population and Murder Rates
        Further Reading
      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 Tables and Histograms
        Density Plots and Estimates
        Further Reading
      Exploring Binary and Categorical Data
        Mode
        Expected Value
        Probability
        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
        Further Reading
      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
      Student\'s t-Distribution
        Further Reading
      Binomial Distribution
        Further Reading
      Chi-Square Distribution
        Further Reading
      F-Distribution
    ……
    3. Statistical Experiments and Significance Testing
    4. Regression and Prediction
    5. Classification
    6. Statistical Machine Learning
    7. Unsupervised Learning
    Bibliography
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