Ebook Introduction to Satistics with Python PDF

Cuốn sách này giả định rằng:

• Bạn có một số kinh nghiệm lập trình cơ bản: Nếu bạn chưa từng lập trình trước đây, bạn có thể muốn bắt đầu với Python, sử dụng một số liên kết được cung cấp trong văn bản. Bắt đầu lập trình và bắt đầu thống kê có thể với nhiều bit cùng một lúc.
• Bạn không phải là chuyên gia thống kê: Nếu bạn có kinh nghiệm thống kê nâng cao, trợ giúp trực tuyến bằng Python và các gói Python có thể đủ để cho phép bạn thực hiện hầu hết các phân tích dữ liệu của bạn ngay lập tức. Cuốn sách này vẫn có thể giúp bạn bắt đầu với Python. Tuy nhiên, cuốn sách tập trung vào những ý tưởng cơ bản trong thống kê và kiểm tra giả thuyết và chỉ phần cuối cùng giới thiệu tuyến tính mô hình hồi quy và thống kê Bayes.

Cuốn sách này được thiết kế để cung cấp cho bạn tất cả (hoặc ít nhất là hầu hết) các công cụ mà bạn sẽ cần để phân tích dữ liệu thống kê. Tác giả cố gắng cung cấp thông tin cơ bản mà bạn cần để hiểu những gì bạn đang làm. Tác giả không chứng minh bất kỳ định lý nào và không áp dụng toán học trừ khi cần thiết. Đối với tất cả các thử nghiệm, một chương trình Python đang hoạt động được cung cấp.

Về nguyên tắc, bạn chỉ cần xác định vấn đề của mình, chọn chương trình tương ứng, và điều chỉnh nó cho phù hợp với nhu cầu của bạn. Điều này sẽ cho phép bạn tiến hành nhanh chóng, ngay cả khi bạn có ít kinh nghiệm Python. Đây cũng là lý do tại sao tôi không cung cấp phần mềm như một gói Python duy nhất. Tác giả hy vọng rằng bạn sẽ phải điều chỉnh từng chương trình cho thiết lập cụ thể của bạn (định dạng dữ liệu, nhãn đồ thị, giá trị trả về, v.v.).

Phần I: Python và Thống kê

• Chương 1: Tại sao lại là Thống kê?
• Chương 2: Python
• Chương 3: Dữ liệu đầu vào
• Chương 4: Hiển thị dữ liệu thống kê

Phần II: Phân phối và kiểm tra giả thuyết

• Chương 5: Background
• Chương 6: Phân phối của một biến
• Chương 7: Kiểm tra giả thuyết
• Chương 8: Kiểm tra phương tiện dữ liệu số
• Chương 9: Kiểm tra dữ liệu phân loại
• Chương 10: Phân tích thời gian tồn tại

Phần III: Mô hình thống kê

• Chương 11: Mô hình hồi quy tuyến tính
• Chương 12: Phân tích dữ liệu đa biến
• Chương 13: Kiểm tra dữ liệu rời rạc
• Chương 14: Thống kê Bayes