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内容推荐 本书从统计工作的实际出发,全面介绍Python在统计工作中的应用。涵盖常见的统计分析任务:描述统计(包括数据整理、计算描述统计指标、编制分布数列、绘制统计图等)、概率计算与随机抽样、参数估计、假设检验(包括参数与非参数检验)、方差分析、相关与回归分析、时间序列分析。重点介绍具体的操作步骤与注意事项。 目录 章 Python基础与统计分析包 节 Python基础 一、Python环境配置 二、Python开发工具 三、Python编程基础 第二节 Python统计分析包 一、NumPy包 二、SciPy包 三、Pandas包 四、StatsModels包 五、数据可视化和Matplotlib包 第二章 描述性统计分析 节 分布数列 一、频数分布原理 二、使用Python编制分布数列 第二节 统计图 一、常见统计图介绍 二、使用Python绘制统计图 第三节 描述统计量 一、数据分布特征的描述 二、使用Python计算描述统计量 第三章 概率计算与随机抽样 节 概率计算 一、概率与概率分布 二、使用Python计算概率 第二节 随机抽样 一、抽样的基本概念 二、Python在抽样中的应用 第四章 参数估计与假设检验 节 参数估计 一、参数估计的基本原理 二、使用Python进行区间估计 第二节 参数检验 一、参数检验的基本原理 二、使用Python进行参数检验 第三节 非参数检验 一、非参数检验的基本原理 二、使用Python进行非参数检验 第五章 方差分析 节 单因素方差分析 一、方差分析问题的提出 二、单因素方差分析的基本原理 三、使用Pvthon进行单因素方差分析 第二节 双因素方差分析 一、双因素方差分析的基本原理 二、使用Python进行双因素方差分析 第六章 相关与回归分析 节 相关分析 一、相关分析的基本原理 二、使用Python进行相关分析 第二节 回归分析 一、回归分析的基本原理 二、使用Pvthon进行回归分析 第七章 时间序列分析 节 平均发展速度 一、平均发展速度的计算方法 二、使用Python计算平均发展速度 第二节 长期趋势的测定 一、长期趋势测定方法 二、使用Python测定长期趋势 第三节 季节变动与循环变动的测定 一、季节变动与循环变动测定方法 二、使用Python测定季节与循环变动 第四节 时间序列预测 一、时间序列预测方法 二、使用Python进行时间序列模型预测 参考文献 |