统计思维：程序员数学之概率统计（第2版）

封面介绍

作者介绍

14.10 练习

14.9 讨论

14.8 卡方检验

14.7 相关检验

14.6 应用CLT

14.5 检验CLT

14.4 中心极限定理

14.3 表示正态分布

14.2 抽样分布

14.1 正态分布

第14章 分析方法

13.12 术语

13.11 练习

13.10 预期剩余生存期

13.9 外推

13.8 群组效应

13.7 置信区间

13.6 估计生存函数

13.5 婚姻曲线

13.4 Kaplan-Meier估计

13.3 估计生存曲线

13.2 危险函数

13.1 生存曲线

第13章 生存分析

12.11 术语

12.10 练习

12.9 参考书目

12.8 预测

12.7 自相关

12.6 序列相关

12.5 缺失值

12.4 移动平均值

12.3 线性回归

12.2 绘制图形

12.1 导入和清洗数据

第12章 时间序列分析

11.11 术语

11.10 练习

11.9 准确度

11.8 实现

11.7 估计参数

11.6 Logistic回归

11.5 预测

11.4 数据挖掘

11.3 非线性关系

11.2 多重回归

11.1 StatsModels

第11章 回归

10.9 术语

10.8 练习

10.7 加权重抽样

10.6 检验线性模型

10.5 拟合优度

10.4 估计

10.3 残差

10.2 实现

10.1 最小二乘法拟合

第10章 线性最小二乘法

9.13 术语

9.12 练习

9.11 复现

9.10 功效

9.9 误差

9.8 再谈第一胎

9.7 卡方检验

9.6 检验比例

9.5 检验相关性

9.4 其他检验统计量

9.3 检验均值差

9.2 假设检验

9.1 经典假设检验

第9章 假设检验

8.7 术语

8.6 练习

8.5 指数分布

8.4 抽样偏倚

8.3 抽样分布

8.2 猜测方差

8.1 估计游戏

第8章 估计

7.10 术语

7.9 练习

7.8 相关性和因果关系

7.7 Spearman秩相关

7.6 非线性关系

7.5 Pearson相关性

7.4 协方差

7.3 相关性

7.2 描述关系特征

7.1 散点图

第7章 变量之间的关系

6.10 术语

6.9 练习

6.8 偏度

6.7 矩

6.6 Cdf实现

6.5 Pmf实现

6.4 Hist实现

6.3 分布框架

6.2 核密度估计

6.1 PDF

第6章 概率密度函数

5.9 术语

5.8 练习

5.7 为什么使用模型

5.6 随机数生成

5.5 Pareto分布

5.4 对数正态分布

5.3 正态概率图

5.2 正态分布

5.1 指数分布

第5章 分布建模

4.10 术语

4.9 练习

4.8 比较百分位秩

4.7 随机数

4.6 基于百分位数的统计量

4.5 比较CDF

4.4 表示CDF

4.3 CDF

4.2 百分位数

4.1 PMF的局限

第4章 累积分布函数

3.7 术语

3.6 练习

3.5 使用DataFrame进行索引

3.4 课堂规模悖论

3.3 绘制PMF的其他方法

3.2 绘制PMF

3.1 概率质量函数

第3章 概率质量函数

2.11 术语

2.10 练习

2.9 报告结果

2.8 效应量

2.7 方差

2.6 分布概述

2.5 第一胎

2.4 离群值

2.3 全国家庭增长调查中的变量

2.2 绘制直方图

2.1 表示直方图

第2章 分布

1.10 术语

1.9 练习

1.8 解释数据

1.7 数据验证

1.6 数据变换

1.5 变量

1.4 DataFrame

1.3 数据导入

1.2 全国家庭增长调查

1.1 统计学方法

第1章 探索性数据分析

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第1章 探索性数据分析

1.1 统计学方法

1.2 全国家庭增长调查

1.3 数据导入

1.4 DataFrame

1.5 变量

1.6 数据变换

1.7 数据验证

1.8 解释数据

1.9 练习

1.10 术语

第2章 分布

2.1 表示直方图

2.2 绘制直方图

2.3 全国家庭增长调查中的变量

2.4 离群值

2.5 第一胎

2.6 分布概述

2.7 方差

2.8 效应量

2.9 报告结果

2.10 练习

2.11 术语

第3章 概率质量函数

3.1 概率质量函数

3.2 绘制PMF

3.3 绘制PMF的其他方法

3.4 课堂规模悖论

3.5 使用DataFrame进行索引

3.6 练习

3.7 术语

第4章 累积分布函数

4.1 PMF的局限

4.2 百分位数

4.3 CDF

4.4 表示CDF

4.5 比较CDF

4.6 基于百分位数的统计量

4.7 随机数

4.8 比较百分位秩

4.9 练习

4.10 术语

第5章 分布建模

5.1 指数分布

5.2 正态分布

5.3 正态概率图

5.4 对数正态分布

5.5 Pareto分布

5.6 随机数生成

5.7 为什么使用模型

5.8 练习

5.9 术语

第6章 概率密度函数

6.1 PDF

6.2 核密度估计

6.3 分布框架

6.4 Hist实现

6.5 Pmf实现

6.6 Cdf实现

6.7 矩

6.8 偏度

6.9 练习

6.10 术语

第7章 变量之间的关系

7.1 散点图

7.2 描述关系特征

7.3 相关性

7.4 协方差

7.5 Pearson相关性

7.6 非线性关系

7.7 Spearman秩相关

7.8 相关性和因果关系

7.9 练习

7.10 术语

第8章 估计

8.1 估计游戏

8.2 猜测方差

8.3 抽样分布

8.4 抽样偏倚

8.5 指数分布

8.6 练习

8.7 术语

第9章 假设检验

9.1 经典假设检验

9.2 假设检验

9.3 检验均值差

9.4 其他检验统计量

9.5 检验相关性

9.6 检验比例

9.7 卡方检验

9.8 再谈第一胎

9.9 误差

9.10 功效

9.11 复现

9.12 练习

9.13 术语

第10章 线性最小二乘法

10.1 最小二乘法拟合

10.2 实现

10.3 残差

10.4 估计

10.5 拟合优度

10.6 检验线性模型

10.7 加权重抽样

10.8 练习

10.9 术语

第11章 回归

11.1 StatsModels

11.2 多重回归

11.3 非线性关系

11.4 数据挖掘

11.5 预测

11.6 Logistic回归

11.7 估计参数

11.8 实现

11.9 准确度

11.10 练习

11.11 术语

第12章 时间序列分析

12.1 导入和清洗数据

12.2 绘制图形

12.3 线性回归

12.4 移动平均值

12.5 缺失值

12.6 序列相关

12.7 自相关

12.8 预测

12.9 参考书目

12.10 练习

12.11 术语

第13章 生存分析

13.1 生存曲线

13.2 危险函数

13.3 估计生存曲线

13.4 Kaplan-Meier估计

13.5 婚姻曲线

13.6 估计生存函数

13.7 置信区间

13.8 群组效应

13.9 外推

13.10 预期剩余生存期

13.11 练习

13.12 术语

第14章 分析方法

14.1 正态分布

14.2 抽样分布

14.3 表示正态分布

14.4 中心极限定理

14.5 检验CLT

14.6 应用CLT

14.7 相关检验

14.8 卡方检验

14.9 讨论

14.10 练习

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