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統(tǒng)計(jì)思維(程序員數(shù)學(xué)之概率統(tǒng)計(jì))

統(tǒng)計(jì)思維(程序員數(shù)學(xué)之概率統(tǒng)計(jì))pdf格式【免費(fèi)高清完整版】

  • 大。5.9M
  • 語(yǔ)言:中文
  • 平臺(tái):WinAll
  • 更新:2015-07-02 17:11
  • 等級(jí):
  • 類型:書集教程
  • 網(wǎng)站:http://californiadebtcollectionlawyers.com
  • 授權(quán):免費(fèi)軟件
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思維程序員數(shù)學(xué)之概率統(tǒng)計(jì)一般被簡(jiǎn)稱為統(tǒng)計(jì)思維。本書主要內(nèi)容為討論如何將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為知識(shí)。本節(jié)內(nèi)容東坡小編為大家整理帶來(lái)的這份統(tǒng)計(jì)思維電子書為pdf格式免費(fèi)高清完整版,書籍共有158頁(yè),需要查閱這份書籍的朋友們點(diǎn)擊本文相應(yīng)的下載地址進(jìn)行下載即可查閱該書的全部?jī)?nèi)容哦!以下是關(guān)于該書的相關(guān)介紹,希望對(duì)大家有所幫助!

統(tǒng)計(jì)思維(程序員數(shù)學(xué)之概率統(tǒng)計(jì))目錄

第1章 程序員的統(tǒng)計(jì)思維

1.1 第一個(gè)孩子出生晚嗎

1.2 統(tǒng)計(jì)方法

1.3 全國(guó)家庭成長(zhǎng)調(diào)查

1.4 表和記錄

1.5 顯著性

1.6 術(shù)語(yǔ)

第2章 描述性統(tǒng)計(jì)量

2.1 均值和平均值

2.2 方差

2.3 分布

2.4 直方圖的表示

2.5 繪制直方圖

2.6 表示概率質(zhì)量函數(shù)

2.7 繪制概率質(zhì)量函數(shù)

2.8 異常值

2.9 其他可視化方法

2.10 相對(duì)風(fēng)險(xiǎn)

2.11 條件概率

2.12 匯報(bào)結(jié)果

2.13 術(shù)語(yǔ)表

第3章 累積分布函數(shù)

3.1 選課人數(shù)之謎

3.2 PMF的不足

3.3 百分位數(shù)

3.4 累積分布函數(shù)

3.5 CDF的表示

3.6 回到調(diào)查數(shù)據(jù)

3.7 條件分布

3.8 隨機(jī)數(shù)

3.9 匯總統(tǒng)計(jì)量小結(jié)

3.10 術(shù)語(yǔ)表

第4章 連續(xù)分布

4.1 指數(shù)分布

4.2 帕累托分布

4.3 正態(tài)分布

4.4 正態(tài)概率圖

4.5 對(duì)數(shù)正態(tài)分布

4.6 為什么需要模型

4.7 生成隨機(jī)數(shù)

4.8 術(shù)語(yǔ)

第5章 概率

5.1 概率法則

5.2 蒙提霍爾問(wèn)題

5.3 龐加萊

5.4 其他概率法則

5.5 二項(xiàng)分布

5.6 連勝和手感

5.7 貝葉斯定理

5.8 術(shù)語(yǔ)

第6章 分布的運(yùn)算

6.1 偏度

6.2 隨機(jī)變量

6.3 概率密度函數(shù)

6.4 卷積

6.5 正態(tài)分布的性質(zhì)

6.6 中心極限定理

6.7 分布函數(shù)之間的關(guān)系框架

6.8 術(shù)語(yǔ)表

第7章 假設(shè)檢驗(yàn)

7.1 均值差異的檢驗(yàn)

7.2 閾值的選擇

7.3 效應(yīng)的定義

7.4 解釋統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)結(jié)果

7.5 交叉驗(yàn)證

7.6 報(bào)道貝葉斯概率的結(jié)果

7.7 卡方檢驗(yàn)

7.8 高效再抽樣

7.9 功效

7.10 術(shù)語(yǔ)

第8章 估計(jì)

8.1 關(guān)于估計(jì)的游戲

8.2 方差估計(jì)

8.3 誤差

8.4 指數(shù)分布

8.5 置信區(qū)間

8.6 貝葉斯估計(jì)

8.7 貝葉斯估計(jì)的實(shí)現(xiàn)

8.8 刪失數(shù)據(jù)

8.9 火車頭問(wèn)題

8.10 術(shù)語(yǔ)

第9章 相關(guān)性

9.1 標(biāo)準(zhǔn)分?jǐn)?shù)

9.2 協(xié)方差

9.3 相關(guān)性

9.4 用pyplot畫散點(diǎn)圖

9.5 斯皮爾曼秩相關(guān)

9.6 最小二乘擬合

9.7 擬合優(yōu)度

9.8 相關(guān)性和因果關(guān)系

9.9 術(shù)語(yǔ)

作者及封面簡(jiǎn)介

索引

統(tǒng)計(jì)思維(程序員數(shù)學(xué)之概率統(tǒng)計(jì))內(nèi)容簡(jiǎn)介

代碼跑出來(lái)的概率統(tǒng)計(jì)問(wèn)題;

程序員的概率統(tǒng)計(jì)開(kāi)心辭典;

開(kāi)放數(shù)據(jù)集,全代碼攻略。

現(xiàn)實(shí)工作中,人們常被要求用數(shù)據(jù)說(shuō)話?墒牵瑪(shù)據(jù)自己是不能說(shuō)話的,只有對(duì)它進(jìn)行可靠分析和深入挖掘才能找到有價(jià)值的信息。概率統(tǒng)計(jì)是數(shù)據(jù)分析的通用語(yǔ)言,是大數(shù)據(jù)時(shí)代預(yù)測(cè)未來(lái)的根基。

站在時(shí)代浪尖上的程序員只有具備統(tǒng)計(jì)思維才能掌握數(shù)據(jù)分析的必殺技。本書正是一本概率統(tǒng)計(jì)方面的入門圖書,但視角極為獨(dú)特,折射出大數(shù)據(jù)浪潮的別樣風(fēng)景。作者將基本的概率統(tǒng)計(jì)知識(shí)融入Python編程,告訴你如何借助編寫程序,用計(jì)算而非數(shù)學(xué)的方式實(shí)現(xiàn)統(tǒng)計(jì)分析。一個(gè)趣味實(shí)例貫穿全書,生動(dòng)地講解了數(shù)據(jù)分析的全過(guò)程:從采集數(shù)據(jù)和生成統(tǒng)計(jì)量,到識(shí)別模式和檢驗(yàn)假設(shè)。一冊(cè)在手,讓你輕松掌握分布、概率論、可視化以及其他工具和概念。

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