Python：统计人的视角/统计数据分析与应用丛书 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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吴喜之 著

图书标签:

• Python
• 统计学
• 数据分析
• 统计建模
• 数据可视化
• 应用统计
• 概率论
• 机器学习
• 数据科学
• 统计推断

出版社： 中国人民大学出版社

ISBN：9787300252162

版次：1

商品编码：12296243

包装：平装

丛书名： 统计数据分析与应用丛书

开本：16开

出版时间：2018-01-01

用纸：胶版纸

页数：128

内容简介

Python是一款非常优秀的通用软件，功能强大，它的模块数目有几万个，而且还在飞速增长。本书是以一个统计学家的视角，以统计学内容为载体，力图用*简单的方式让你尽快掌握Python精髓计算机语言类图书。
本书面对是统计、应用数学及数据分析方面的师生和实际工作者。

作者简介

吴喜之 ，北京大学数学力学系本科，美国北卡罗来纳大学统计博士。中国人民大学统计学院教授，博士生导师。曾在美国加利福尼亚大学、北卡罗来纳大学以及南开大学、北京大学等多所著名学府执教。

目录

目录
第1 章引言
1．1 下载及安装Python
1．2 Anaconda 的几种界面
第2 章Python 基础知识
2．1 一些基本常识2．2 文件及输入输出
2．3 numpy 模块
2．4 pandas 模块
2．5 matplotlib 模块
2．6 scipy 模块
第3 章传统初等统计中的Python
3．1 简单的描述统计
3．2 把分类变量转换成哑元
3．3 简单的假设检验
3．4 相关与简单的回归
3．5 方差分析
3．6 logistic 回归
第4 章机器学习方法的回归和分类案例
4．1 回归
4．2 分类
第5 章时间序列
5．1 时间序列的图形描述
5．2 时间序列平稳性
5．3 ARMA 模型的拟合和预测
5．4 新西兰奥克兰降水数据的ARMA 拟合
5．5 向量自回归模型
第6 章类和子类简介
6．1 class
6．2 subclass

精彩书摘

Python 是一款非常优秀的通用软件; 它免费、开源; 它的模块数目有几万个, 而且还在飞速增长. Python 是目前几乎所有的知识探索及应用领域最重要的软件工具之一.
各个领域对Python 的广泛需求产生了很多关于Python 的教材. 但是, 由于Python的应用领域太多, 不同领域对Python 语言的需求大相径庭, 每本书可能仅适应于某一类读者. 本书面对的是(非计算机背景的) 统计、应用数学及数据分析方面的师生和实际工作者, 力图以最简单的方式让读者尽快地掌握Python 的精髓.
本书旨在介绍计算机语言, 因此不应被看成是统计教被, 其中涉及的一些统计内容仅仅是学习Python 的载体, 所以并不追求统计内容的完整和全面, 目的是向已经有些统计知识的人介绍Python.
目前世界经济是被技术驱动的, 而拥有编程技能则是一种优势. 在科学、技术、工程等领域, 有过半的工作是由计算机完成的. 对能够编程的人才的需求远远超过供给. 学习编程不仅是社会需要, 而且能够使人学会思考.
能不能迅速学会编程, 关键在于对其是否感兴趣. 当然, 从来没有写过程序的人不可能事先就感兴趣, 但人生绝大多数兴趣都是后天培养的. 对编程的爱好是在编程中培养的. 如果你能够把编程作为一种艺术来欣赏, 作为一种嗜好来实践, 那么你的目的就达到了.
在大数据时代的数据分析, 最重要的不是掌握一两种编程语言, 而是拥有泛型编程能力(也是一种思维方式). 有了这种能力, 语言之间的不同不会造成太多的烦恼. Python 仅仅是一种编程语言, 但对于编程的初学者来说, 却是一个良好的开端.
关于Python 和R 的比较, 一些人说Python 比R 好学, 而另一些人正相反, 觉得R更易掌握. 其实, 对于熟悉编程语言的人来说, 学哪一个都很快. 它们的区别大体如下: 由于有统一的志愿团队管理, R 的语法相对比较一致, 安装程序包很简单, 而且很容易找到帮助和支持, 但由于R 主要用于数据分析, 所以一些对于统计内容不那么熟悉的人可能觉得对象太专业了. Python 则是一款通用软件, 比C++ 容易学, 功能并不差, 基于Python 改进的诸如Cython 那样的改进或包装版软件运行速度也非常快. 但是, Python 没有统一的团队管理, 针对不同Python 版本的模块非常多. 因此对于不同的计算机操作系统、不同版本的Python、不同的模块, 首先遇到的就是安装问题, 语法习惯也不尽相同. 另外, R 软件的基本语言(即下载R 之后所装的基本程序包) 本身就可以应付相当复杂的统计运算, 而相比之下Python 的统计模型没有那么多, 做一些统计分析不如R 那么方便, 但从其基本语法所产生的成千上万的模块使它几乎可以做任何想做的事情.
学习自然语言必须依靠实践, 而不能从背单词和学习语法入手. 学习计算机语言也是一样, 本书不采用详尽的使用手册式教学, 而是让读者通过实践来学会编程语言. 当需要查找某些特定的定义或语法细节时, 网络查询则是最好的途径.

吴喜之

《Python：统计人的视角/统计数据分析与应用丛书》 是一本面向统计学专业人士、数据科学家、研究人员以及对使用 Python 进行统计分析感兴趣的开发人员的权威指南。本书深度融合了统计学的理论精髓与 Python 强大的编程能力，旨在帮助读者跨越理论与实践的鸿沟，真正掌握利用 Python 解决实际统计问题的方法。 本书并非仅仅罗列 Python 的统计库函数，而是从统计学的核心概念出发，循序渐进地阐述如何运用 Python 实现这些概念。我们相信，理解统计学背后的逻辑和原理，远比仅仅学会调用库函数更为重要。因此，本书的每一章都将统计学的关键知识点与 Python 的具体实现紧密结合，力求让读者在编写代码的同时，深刻理解统计分析的每一步。 本书内容涵盖了从基础的描述性统计到复杂的推断性统计，再到现代统计建模技术，并辅以大量实际应用案例。 第一部分：统计学基础与 Python 入门 统计学的基本概念回顾： 在深入 Python 之前，本书首先对统计学中最基本、最核心的概念进行系统性的梳理和回顾。这包括数据类型（定性、定量）、测量尺度（名义、顺序、间隔、比例）、数据的收集与抽样方法（简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等）、数据的初步可视化（直方图、箱线图、散点图等）以及描述性统计量（均值、中位数、众数、方差、标准差、四分位数等）的计算与解读。这部分内容旨在为读者建立坚实的统计学基础，并为后续的 Python 实践打下理论基石。 Python 统计分析环境搭建： 详细介绍如何在各种操作系统上安装和配置 Python 的数据科学开发环境，包括 Python 本身的安装、常用 IDE（如 VS Code, PyCharm）的配置，以及关键数据科学库的安装与管理（如 Conda, pip）。 NumPy：数值计算的基石： 深入讲解 NumPy 库，它是 Python 科学计算的核心。本书将详细介绍 NumPy 数组（ndarray）的创建、索引、切片、变形、广播机制以及各种高效的数值计算函数。理解 NumPy 对于后续的数据处理和统计计算至关重要，本书将通过大量示例，展示 NumPy 如何极大地提升数据处理的效率和便捷性。 Pandas：数据处理与分析的利器： Pandas 是 Python 数据分析的灵魂。本书将全面讲解 Pandas 的核心数据结构：Series 和 DataFrame。读者将学会如何使用 Pandas 进行数据的读取、清洗、转换、合并、分组、聚合等操作。从处理缺失值、异常值到进行复杂的特征工程，Pandas 都将成为读者手中的利器。本书特别强调 Pandas 在数据整理和准备阶段的重要性，因为高质量的数据是任何统计分析的前提。 Matplotlib 和 Seaborn：统计可视化的艺术： 数据可视化是理解数据和传达统计结果的关键。本书将详细介绍 Matplotlib 及其更高级的 Seaborn 库，用于创建各种统计图表。从基础的线图、柱状图、散点图，到更复杂的箱线图、小提琴图、热力图、多变量图等，读者将学习如何根据不同的分析目的选择合适的图表，并进行美观、信息丰富的可视化呈现。本书将强调图表在探索性数据分析（EDA）中的作用，以及如何利用可视化来发现数据中的模式和异常。 第二部分：推断性统计的 Python 实现 概率分布的理解与应用： 深入探讨各种常见的概率分布，包括离散分布（二项分布、泊松分布）和连续分布（正态分布、t 分布、卡方分布、F 分布）。本书将介绍如何使用 SciPy.stats 模块来生成随机变量、计算概率密度函数（PDF）、累积分布函数（CDF）、分位数以及进行分布拟合。理解这些分布是进行统计推断的基础。 参数估计： 详细讲解点估计和区间估计的概念。读者将学习如何使用 Python 计算样本均值、样本比例的置信区间，以及如何利用 Bootstrap 方法进行非参数化的置信区间估计。 假设检验： 这是统计推断的核心内容之一。本书将系统性地介绍各种常见的假设检验方法，并展示如何使用 SciPy.stats 和 Statsmodels 库进行实现。内容包括： 单样本 Z 检验和 t 检验： 用于检验单个总体的均值或比例。 双样本 t 检验： 用于比较两个独立或配对总体的均值。 方差分析 (ANOVA)： 用于比较三个或更多总体的均值。 卡方检验： 用于检验分类变量的独立性或拟合优度。 非参数检验： 如 Mann-Whitney U 检验、Wilcoxon 符号秩检验，适用于不满足参数检验的分布假设的情况。 本书将强调如何正确选择假设检验方法，理解 P 值和显著性水平的含义，以及如何解读检验结果。 相关性与回归分析： 相关性分析： 讲解 Pearson、Spearman 等相关系数的计算及其统计意义，并使用 Python 进行实现。 简单线性回归： 详细介绍简单线性回归模型，包括模型的假设、参数估计（最小二乘法）、模型拟合优度检验（R 方、Adjusted R 方）以及残差分析。重点介绍 Statsmodels 库在进行详细回归分析时的强大功能，包括系数的统计显著性检验、置信区间等。 多重线性回归： 扩展到包含多个预测变量的回归模型，讲解变量选择、多重共线性问题、交互项等。 模型诊断与改进： 详细讲解如何通过残差图、Cook's Distance 等方法诊断回归模型是否存在问题，并介绍如何处理异方差、自相关等问题。 第三部分：现代统计建模与应用 广义线性模型 (GLMs)： 扩展线性回归，介绍适用于不同响应变量类型的模型，如逻辑回归（用于二分类响应变量）、泊松回归（用于计数数据）等。本书将重点介绍 Statsmodels 库在实现 GLMs 方面的能力。 时间序列分析： 介绍时间序列数据的基本概念，包括平稳性、自相关和偏自相关。讲解 ARIMA 模型及其变种，并演示如何使用 Statsmodels 库进行时间序列的建模、预测和诊断。 贝叶斯统计基础与 Python 实现： 介绍贝叶斯推断的基本思想，包括先验分布、似然函数和后验分布。演示如何使用 PyMC3 或 ArviZ 等库进行简单的贝叶斯模型构建和参数推断，让读者初步接触现代统计学的重要分支。 抽样调查的设计与分析： 针对复杂的抽样设计（如分层抽样、整群抽样），介绍如何使用 Python 库（如 `statsmodels.api.contingency_tables` 中的相关功能或专门的抽样调查库）进行样本量计算、权重调整和参数估计，并对抽样误差进行度量。 实验设计基础： 简要介绍随机对照试验（RCTs）等实验设计的原则，以及如何利用 Python 进行实验数据的初步分析，如比较组间差异。 第四部分：案例分析与进阶主题 本书的每一部分都将穿插大量精心设计的、贴近实际的案例分析。这些案例将涵盖： 商业分析： 销售预测、客户细分、市场营销效果评估。 金融分析： 风险评估、资产定价、股票价格预测。 医学研究： 临床试验数据分析、疾病风险因素研究。 社会科学： 问卷调查数据分析、社会现象建模。 工程与制造： 质量控制、过程优化。 这些案例将引导读者将所学知识应用于解决真实世界的问题，从而深化理解，并培养独立解决复杂统计问题的能力。 本书的特色： 统计理论与 Python 实践的完美结合： 绝不回避统计学理论，同时确保每一项理论都有清晰、可执行的 Python 代码示例。 面向统计专业人士的深度： 深入探讨统计学原理，避免浅尝辄止。 实战导向： 大量案例分析，让读者学以致用。 代码质量高，可读性强： 提供的代码简洁、高效，并附有详尽的注释。 循序渐进，逻辑清晰： 从基础到进阶，内容组织合理，易于学习。 强调统计思维： 培养读者独立思考、分析和解决问题的能力。 《Python：统计人的视角/统计数据分析与应用丛书》旨在成为统计学领域从业者和学习者不可或缺的参考书。我们相信，通过本书的学习，读者将能够自信地运用 Python 这一强大的工具，在统计分析的道路上迈出坚实而自信的步伐，并解决日益复杂的数据挑战。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书的第一感觉，就是它的分量和厚度。纸张的质感很好，书页的印刷也清晰锐利，阅读体验非常舒适。我迫不及待地翻开目录，看到里面涵盖了从基础概念到高级应用的广泛内容，感觉这本书就像一个宝藏，里面有我渴望学习的各种知识。我对手头的项目一直有些困惑，特别是关于如何更深入地理解和利用我手中的数据，希望这本书能为我指明方向，提供切实可行的解决方案。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对统计学有浓厚兴趣但又略感困惑的初学者，这本书的出现简直是及时雨。我一直在寻找一本能够系统性地介绍统计学原理，并能结合Python进行实践的书籍。这本书的题目本身就非常有吸引力，让我看到了统计学在实际应用中的广阔前景。我希望通过阅读这本书，能够建立起扎实的统计学基础，并掌握使用Python进行数据分析的强大工具，从而在我的工作和研究中取得更大的突破。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和设计也十分用心。每一个章节都层次分明，小标题的设置也很清晰，方便我查找和回顾。我尤其欣赏书中对代码的注释非常详尽，让我能够理解每一行代码的含义和作用。这对于像我这样还在学习阶段的读者来说，无疑是巨大的帮助。我相信，通过反复研读和实践书中的内容，我一定能够提升自己的数据分析能力，并对统计学有更深刻的理解。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容组织方式也让我眼前一亮。它并没有生硬地堆砌理论，而是将抽象的统计概念与实际的Python代码相结合，通过大量的示例和案例来阐释。我经常在学习新知识时感到枯燥乏味，但这本书的编写风格却能让我保持高度的兴趣。我特别期待书中关于数据可视化和模型构建的部分，我相信这些内容能够帮助我将复杂的数据转化为直观易懂的图表，并构建出更具预测能力的模型。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计很有趣，深邃的蓝色背景，搭配着简洁大气的Python logo，中间点缀着一些代表统计概念的图示，例如数据点、曲线和概率分布。整体感觉非常专业，但又不失亲和力，让人一眼就能感受到这本书与Python和统计学之间的紧密联系。我尤其喜欢封面上那种“点睛之笔”的设计，仿佛预示着书中隐藏着许多能够点亮我们统计分析之路的智慧。

评分☆☆☆☆☆

薄薄一本书，还没仔细看

评分☆☆☆☆☆

统计人必读

评分☆☆☆☆☆

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很好

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薄薄一本书，还没仔细看

评分☆☆☆☆☆

统计人必读

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入门类的书

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吴喜之老师新出的书，看一看

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