Python：統計人的視角/統計數據分析與應用叢書 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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吳喜之 著

圖書標籤:

• Python
• 統計學
• 數據分析
• 統計建模
• 數據可視化
• 應用統計
• 概率論
• 機器學習
• 數據科學
• 統計推斷

齣版社： 中國人民大學齣版社

ISBN：9787300252162

版次：1

商品編碼：12296243

包裝：平裝

叢書名： 統計數據分析與應用叢書

開本：16開

齣版時間：2018-01-01

用紙：膠版紙

頁數：128

內容簡介

Python是一款非常優秀的通用軟件，功能強大，它的模塊數目有幾萬個，而且還在飛速增長。本書是以一個統計學傢的視角，以統計學內容為載體，力圖用*簡單的方式讓你盡快掌握Python精髓計算機語言類圖書。
本書麵對是統計、應用數學及數據分析方麵的師生和實際工作者。

作者簡介

吳喜之 ，北京大學數學力學係本科，美國北卡羅來納大學統計博士。中國人民大學統計學院教授，博士生導師。曾在美國加利福尼亞大學、北卡羅來納大學以及南開大學、北京大學等多所著名學府執教。

目錄

目錄
第1 章引言
1．1 下載及安裝Python
1．2 Anaconda 的幾種界麵
第2 章Python 基礎知識
2．1 一些基本常識2．2 文件及輸入輸齣
2．3 numpy 模塊
2．4 pandas 模塊
2．5 matplotlib 模塊
2．6 scipy 模塊
第3 章傳統初等統計中的Python
3．1 簡單的描述統計
3．2 把分類變量轉換成啞元
3．3 簡單的假設檢驗
3．4 相關與簡單的迴歸
3．5 方差分析
3．6 logistic 迴歸
第4 章機器學習方法的迴歸和分類案例
4．1 迴歸
4．2 分類
第5 章時間序列
5．1 時間序列的圖形描述
5．2 時間序列平穩性
5．3 ARMA 模型的擬閤和預測
5．4 新西蘭奧剋蘭降水數據的ARMA 擬閤
5．5 嚮量自迴歸模型
第6 章類和子類簡介
6．1 class
6．2 subclass

精彩書摘

Python 是一款非常優秀的通用軟件; 它免費、開源; 它的模塊數目有幾萬個, 而且還在飛速增長. Python 是目前幾乎所有的知識探索及應用領域最重要的軟件工具之一.
各個領域對Python 的廣泛需求産生瞭很多關於Python 的教材. 但是, 由於Python的應用領域太多, 不同領域對Python 語言的需求大相徑庭, 每本書可能僅適應於某一類讀者. 本書麵對的是(非計算機背景的) 統計、應用數學及數據分析方麵的師生和實際工作者, 力圖以最簡單的方式讓讀者盡快地掌握Python 的精髓.
本書旨在介紹計算機語言, 因此不應被看成是統計教被, 其中涉及的一些統計內容僅僅是學習Python 的載體, 所以並不追求統計內容的完整和全麵, 目的是嚮已經有些統計知識的人介紹Python.
目前世界經濟是被技術驅動的, 而擁有編程技能則是一種優勢. 在科學、技術、工程等領域, 有過半的工作是由計算機完成的. 對能夠編程的人纔的需求遠遠超過供給. 學習編程不僅是社會需要, 而且能夠使人學會思考.
能不能迅速學會編程, 關鍵在於對其是否感興趣. 當然, 從來沒有寫過程序的人不可能事先就感興趣, 但人生絕大多數興趣都是後天培養的. 對編程的愛好是在編程中培養的. 如果你能夠把編程作為一種藝術來欣賞, 作為一種嗜好來實踐, 那麼你的目的就達到瞭.
在大數據時代的數據分析, 最重要的不是掌握一兩種編程語言, 而是擁有泛型編程能力(也是一種思維方式). 有瞭這種能力, 語言之間的不同不會造成太多的煩惱. Python 僅僅是一種編程語言, 但對於編程的初學者來說, 卻是一個良好的開端.
關於Python 和R 的比較, 一些人說Python 比R 好學, 而另一些人正相反, 覺得R更易掌握. 其實, 對於熟悉編程語言的人來說, 學哪一個都很快. 它們的區彆大體如下: 由於有統一的誌願團隊管理, R 的語法相對比較一緻, 安裝程序包很簡單, 而且很容易找到幫助和支持, 但由於R 主要用於數據分析, 所以一些對於統計內容不那麼熟悉的人可能覺得對象太專業瞭. Python 則是一款通用軟件, 比C++ 容易學, 功能並不差, 基於Python 改進的諸如Cython 那樣的改進或包裝版軟件運行速度也非常快. 但是, Python 沒有統一的團隊管理, 針對不同Python 版本的模塊非常多. 因此對於不同的計算機操作係統、不同版本的Python、不同的模塊, 首先遇到的就是安裝問題, 語法習慣也不盡相同. 另外, R 軟件的基本語言(即下載R 之後所裝的基本程序包) 本身就可以應付相當復雜的統計運算, 而相比之下Python 的統計模型沒有那麼多, 做一些統計分析不如R 那麼方便, 但從其基本語法所産生的成韆上萬的模塊使它幾乎可以做任何想做的事情.
學習自然語言必須依靠實踐, 而不能從背單詞和學習語法入手. 學習計算機語言也是一樣, 本書不采用詳盡的使用手冊式教學, 而是讓讀者通過實踐來學會編程語言. 當需要查找某些特定的定義或語法細節時, 網絡查詢則是最好的途徑.

吳喜之

《Python：統計人的視角/統計數據分析與應用叢書》 是一本麵嚮統計學專業人士、數據科學傢、研究人員以及對使用 Python 進行統計分析感興趣的開發人員的權威指南。本書深度融閤瞭統計學的理論精髓與 Python 強大的編程能力，旨在幫助讀者跨越理論與實踐的鴻溝，真正掌握利用 Python 解決實際統計問題的方法。 本書並非僅僅羅列 Python 的統計庫函數，而是從統計學的核心概念齣發，循序漸進地闡述如何運用 Python 實現這些概念。我們相信，理解統計學背後的邏輯和原理，遠比僅僅學會調用庫函數更為重要。因此，本書的每一章都將統計學的關鍵知識點與 Python 的具體實現緊密結閤，力求讓讀者在編寫代碼的同時，深刻理解統計分析的每一步。 本書內容涵蓋瞭從基礎的描述性統計到復雜的推斷性統計，再到現代統計建模技術，並輔以大量實際應用案例。 第一部分：統計學基礎與 Python 入門 統計學的基本概念迴顧： 在深入 Python 之前，本書首先對統計學中最基本、最核心的概念進行係統性的梳理和迴顧。這包括數據類型（定性、定量）、測量尺度（名義、順序、間隔、比例）、數據的收集與抽樣方法（簡單隨機抽樣、分層抽樣、整群抽樣等）、數據的初步可視化（直方圖、箱綫圖、散點圖等）以及描述性統計量（均值、中位數、眾數、方差、標準差、四分位數等）的計算與解讀。這部分內容旨在為讀者建立堅實的統計學基礎，並為後續的 Python 實踐打下理論基石。 Python 統計分析環境搭建： 詳細介紹如何在各種操作係統上安裝和配置 Python 的數據科學開發環境，包括 Python 本身的安裝、常用 IDE（如 VS Code, PyCharm）的配置，以及關鍵數據科學庫的安裝與管理（如 Conda, pip）。 NumPy：數值計算的基石： 深入講解 NumPy 庫，它是 Python 科學計算的核心。本書將詳細介紹 NumPy 數組（ndarray）的創建、索引、切片、變形、廣播機製以及各種高效的數值計算函數。理解 NumPy 對於後續的數據處理和統計計算至關重要，本書將通過大量示例，展示 NumPy 如何極大地提升數據處理的效率和便捷性。 Pandas：數據處理與分析的利器： Pandas 是 Python 數據分析的靈魂。本書將全麵講解 Pandas 的核心數據結構：Series 和 DataFrame。讀者將學會如何使用 Pandas 進行數據的讀取、清洗、轉換、閤並、分組、聚閤等操作。從處理缺失值、異常值到進行復雜的特徵工程，Pandas 都將成為讀者手中的利器。本書特彆強調 Pandas 在數據整理和準備階段的重要性，因為高質量的數據是任何統計分析的前提。 Matplotlib 和 Seaborn：統計可視化的藝術： 數據可視化是理解數據和傳達統計結果的關鍵。本書將詳細介紹 Matplotlib 及其更高級的 Seaborn 庫，用於創建各種統計圖錶。從基礎的綫圖、柱狀圖、散點圖，到更復雜的箱綫圖、小提琴圖、熱力圖、多變量圖等，讀者將學習如何根據不同的分析目的選擇閤適的圖錶，並進行美觀、信息豐富的可視化呈現。本書將強調圖錶在探索性數據分析（EDA）中的作用，以及如何利用可視化來發現數據中的模式和異常。 第二部分：推斷性統計的 Python 實現 概率分布的理解與應用： 深入探討各種常見的概率分布，包括離散分布（二項分布、泊鬆分布）和連續分布（正態分布、t 分布、卡方分布、F 分布）。本書將介紹如何使用 SciPy.stats 模塊來生成隨機變量、計算概率密度函數（PDF）、纍積分布函數（CDF）、分位數以及進行分布擬閤。理解這些分布是進行統計推斷的基礎。 參數估計： 詳細講解點估計和區間估計的概念。讀者將學習如何使用 Python 計算樣本均值、樣本比例的置信區間，以及如何利用 Bootstrap 方法進行非參數化的置信區間估計。 假設檢驗： 這是統計推斷的核心內容之一。本書將係統性地介紹各種常見的假設檢驗方法，並展示如何使用 SciPy.stats 和 Statsmodels 庫進行實現。內容包括： 單樣本 Z 檢驗和 t 檢驗： 用於檢驗單個總體的均值或比例。 雙樣本 t 檢驗： 用於比較兩個獨立或配對總體的均值。 方差分析 (ANOVA)： 用於比較三個或更多總體的均值。 卡方檢驗： 用於檢驗分類變量的獨立性或擬閤優度。 非參數檢驗： 如 Mann-Whitney U 檢驗、Wilcoxon 符號秩檢驗，適用於不滿足參數檢驗的分布假設的情況。 本書將強調如何正確選擇假設檢驗方法，理解 P 值和顯著性水平的含義，以及如何解讀檢驗結果。 相關性與迴歸分析： 相關性分析： 講解 Pearson、Spearman 等相關係數的計算及其統計意義，並使用 Python 進行實現。 簡單綫性迴歸： 詳細介紹簡單綫性迴歸模型，包括模型的假設、參數估計（最小二乘法）、模型擬閤優度檢驗（R 方、Adjusted R 方）以及殘差分析。重點介紹 Statsmodels 庫在進行詳細迴歸分析時的強大功能，包括係數的統計顯著性檢驗、置信區間等。 多重綫性迴歸： 擴展到包含多個預測變量的迴歸模型，講解變量選擇、多重共綫性問題、交互項等。 模型診斷與改進： 詳細講解如何通過殘差圖、Cook's Distance 等方法診斷迴歸模型是否存在問題，並介紹如何處理異方差、自相關等問題。 第三部分：現代統計建模與應用 廣義綫性模型 (GLMs)： 擴展綫性迴歸，介紹適用於不同響應變量類型的模型，如邏輯迴歸（用於二分類響應變量）、泊鬆迴歸（用於計數數據）等。本書將重點介紹 Statsmodels 庫在實現 GLMs 方麵的能力。 時間序列分析： 介紹時間序列數據的基本概念，包括平穩性、自相關和偏自相關。講解 ARIMA 模型及其變種，並演示如何使用 Statsmodels 庫進行時間序列的建模、預測和診斷。 貝葉斯統計基礎與 Python 實現： 介紹貝葉斯推斷的基本思想，包括先驗分布、似然函數和後驗分布。演示如何使用 PyMC3 或 ArviZ 等庫進行簡單的貝葉斯模型構建和參數推斷，讓讀者初步接觸現代統計學的重要分支。 抽樣調查的設計與分析： 針對復雜的抽樣設計（如分層抽樣、整群抽樣），介紹如何使用 Python 庫（如 `statsmodels.api.contingency_tables` 中的相關功能或專門的抽樣調查庫）進行樣本量計算、權重調整和參數估計，並對抽樣誤差進行度量。 實驗設計基礎： 簡要介紹隨機對照試驗（RCTs）等實驗設計的原則，以及如何利用 Python 進行實驗數據的初步分析，如比較組間差異。 第四部分：案例分析與進階主題 本書的每一部分都將穿插大量精心設計的、貼近實際的案例分析。這些案例將涵蓋： 商業分析： 銷售預測、客戶細分、市場營銷效果評估。 金融分析： 風險評估、資産定價、股票價格預測。 醫學研究： 臨床試驗數據分析、疾病風險因素研究。 社會科學： 問捲調查數據分析、社會現象建模。 工程與製造： 質量控製、過程優化。 這些案例將引導讀者將所學知識應用於解決真實世界的問題，從而深化理解，並培養獨立解決復雜統計問題的能力。 本書的特色： 統計理論與 Python 實踐的完美結閤： 絕不迴避統計學理論，同時確保每一項理論都有清晰、可執行的 Python 代碼示例。 麵嚮統計專業人士的深度： 深入探討統計學原理，避免淺嘗輒止。 實戰導嚮： 大量案例分析，讓讀者學以緻用。 代碼質量高，可讀性強： 提供的代碼簡潔、高效，並附有詳盡的注釋。 循序漸進，邏輯清晰： 從基礎到進階，內容組織閤理，易於學習。 強調統計思維： 培養讀者獨立思考、分析和解決問題的能力。 《Python：統計人的視角/統計數據分析與應用叢書》旨在成為統計學領域從業者和學習者不可或缺的參考書。我們相信，通過本書的學習，讀者將能夠自信地運用 Python 這一強大的工具，在統計分析的道路上邁齣堅實而自信的步伐，並解決日益復雜的數據挑戰。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容組織方式也讓我眼前一亮。它並沒有生硬地堆砌理論，而是將抽象的統計概念與實際的Python代碼相結閤，通過大量的示例和案例來闡釋。我經常在學習新知識時感到枯燥乏味，但這本書的編寫風格卻能讓我保持高度的興趣。我特彆期待書中關於數據可視化和模型構建的部分，我相信這些內容能夠幫助我將復雜的數據轉化為直觀易懂的圖錶，並構建齣更具預測能力的模型。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計很有趣，深邃的藍色背景，搭配著簡潔大氣的Python logo，中間點綴著一些代錶統計概念的圖示，例如數據點、麯綫和概率分布。整體感覺非常專業，但又不失親和力，讓人一眼就能感受到這本書與Python和統計學之間的緊密聯係。我尤其喜歡封麵上那種“點睛之筆”的設計，仿佛預示著書中隱藏著許多能夠點亮我們統計分析之路的智慧。

評分☆☆☆☆☆

作為一個對統計學有濃厚興趣但又略感睏惑的初學者，這本書的齣現簡直是及時雨。我一直在尋找一本能夠係統性地介紹統計學原理，並能結閤Python進行實踐的書籍。這本書的題目本身就非常有吸引力，讓我看到瞭統計學在實際應用中的廣闊前景。我希望通過閱讀這本書，能夠建立起紮實的統計學基礎，並掌握使用Python進行數據分析的強大工具，從而在我的工作和研究中取得更大的突破。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書的第一感覺，就是它的分量和厚度。紙張的質感很好，書頁的印刷也清晰銳利，閱讀體驗非常舒適。我迫不及待地翻開目錄，看到裏麵涵蓋瞭從基礎概念到高級應用的廣泛內容，感覺這本書就像一個寶藏，裏麵有我渴望學習的各種知識。我對手頭的項目一直有些睏惑，特彆是關於如何更深入地理解和利用我手中的數據，希望這本書能為我指明方嚮，提供切實可行的解決方案。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和設計也十分用心。每一個章節都層次分明，小標題的設置也很清晰，方便我查找和迴顧。我尤其欣賞書中對代碼的注釋非常詳盡，讓我能夠理解每一行代碼的含義和作用。這對於像我這樣還在學習階段的讀者來說，無疑是巨大的幫助。我相信，通過反復研讀和實踐書中的內容，我一定能夠提升自己的數據分析能力，並對統計學有更深刻的理解。

評分☆☆☆☆☆

統計人必讀

評分☆☆☆☆☆

統計人必讀

評分☆☆☆☆☆

書不錯，正好在學習

評分☆☆☆☆☆

書不錯，正好在學習

評分☆☆☆☆☆

薄薄一本書，還沒仔細看

評分☆☆☆☆☆

吳喜之老師新齣的書，看一看

評分☆☆☆☆☆

統計人必讀

評分☆☆☆☆☆

該書視角獨特，值得買來一讀。

評分☆☆☆☆☆

很實際的描述和應用。。。