统计思维 (第2版) - [美] Allen B. Downey

统计思维 (第2版)

[美] Allen B. Downey

出版时间

2015-08-31

ISBN

9787115401083

评分

★★★★★

标签

计算机

书籍介绍

现实工作中,人们常常需要用数据说话。可是,数据自己不会说话,需要人对它进行分析和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。如果你有编程背景,就能以概率和统计学为工具,将数据转化为有用的信息和知识,让数据说话。本书介绍了如何借助计算而非数学方法,使用Python语言对数据进行统计分析。

通过书中有趣的案例,你可以学到探索性数据分析的整个过程,从数据收集和生成统计量,到发现模式和检验假设。你还将探索概率分布、概率法则、可视化技术,以及其他许多工具和概念。

这一版内容较第1版有很多改动,并且新增了回归、时间序列分析、生存分析和分析方法章节,以丰富你的知识。

目录
前言  xi
第1章 探索性数据分析  1
1.1 统计学方法  2
1.2 全国家庭增长调查  2
1.3 数据导入  3

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用户评论
感觉这本书定位有些尴尬,作为技术书的话内容组织不够系统,代码也并不是那么容易理解,作为介绍统计学的书的话又基本没有讲解任何概念,虽然融入了许多案例,但是干巴巴地讲代码也很难看进去,这本书不适合我。
内容没有,是一个完整的案例,有数据让读者去实验。 少一星是因为,作者的风格我不是很喜欢。 全书的代码是建立在一个完整的项目上的,这个项目在 github 上可以看到,是作者封装好的。怎么说呢?看完有点"犹抱琵琶半遮面"了。不如不封装,直接拿 pandas 、scipy、statsmodels 上去分析,可能更好。 毕竟大家看这本书不是想去学 Python 的项目架构的,而是想学「统计」原理的。
用计算方法实现数学分析的python教程
以案例结合代码来展示统计建模的步骤,总体上是本好书。可惜好多统计、概率知识都遗忘了,需要复习下相关知识,再读一遍。
以程序模拟的方式而不是数学教材上毫无来由的定理解释了大多数统计上的基本概念。
如果大学的概率论与数理统计学得不错的话,这本书也就看得不费劲了。
好多没明白,只能按照这本书的章节目录去其他地方学习了,暂时搁浅这本书吧
熟悉Python进行统计建模的一般思路与流程,有很多样例代码
Z-Library
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