第1 章 探索性数据分析 1
4 m$ U2 p7 R1 ?2 v1.1 统计学方法 2+ _3 d* X8 S c/ L' M1 M1 x
1.2 全国家庭增长调查 2* x7 _. U8 D7 O0 N( O
1.3 数据导入 3
U2 ]' x6 N" l% z1.4 DataFrame 42 Z; X! j+ |- y
1.5 变量 6
, i7 A9 [, ^7 C1.6 数据变换 69 `' T# ~) }0 p' J
1.7 数据验证 8
3 ^+ c" _& d f- ]' _1.8 解释数据 9# ]* O3 c1 j! i1 b4 C$ \( i
1.9 练习 10
' z _3 L: C' K5 C- |' O1.10 术语 11( y% T# g2 V2 u# M) |$ e. |9 _6 R; Q
第2 章 分布 13; O H; A1 V' l, k, m9 j
2.1 表示直方图 14
7 I6 m# Y1 v b$ l2.2 绘制直方图 14
8 J/ P" g, h+ U/ [8 F7 }2.3 全国家庭增长调查中的变量 15
. s% t3 C6 j4 Y( U2.4 离群值 185 a3 u8 z, b: H* Q6 N
2.5 **胎 18# o4 r0 A" P1 A' Z/ ]0 Q4 L* D
2.6 分布概述 20) L/ X! a2 g- ^6 A$ R3 X5 C4 r
2.7 方差 21. P% e' \& K: i. F. Z
2.8 效应量 217 D6 [, ^# E2 R( F5 G
2.9 报告结果 22
) H* [% T' C0 w/ O# Q2.10 练习 23
1 e: j2 j+ k; I, G) @0 U0 s2.11 术语 23
3 j( @. L$ k: y第3 章 概率质量函数 25+ o7 I9 X+ K1 G& `& Y
3.1 概率质量函数 25" `4 T3 O1 Q2 z" _2 Z$ {8 {6 A
3.2 绘制PMF 26
9 V$ P$ r/ {- S% W3.3 绘制PMF 的其他方法 28
; [' ?1 E9 [9 S/ |4 E% j, U3.4 课堂规模悖论 293 R7 @) H; W9 F) ~5 N3 f4 r
3.5 使用DataFrame 进行索引 311 q; w2 u U, T$ E
3.6 练习 33- k' A4 [+ }# k& e
3.7 术语 34
1 Z8 d. F% q5 ?- ?' m$ _# T k第4 章 累积分布函数 35
: h% z6 S0 d; r8 u/ f! `4.1 PMF 的局限 359 \% k/ k9 l# b- A2 k0 N
4.2 百分位数 36
1 a9 s! F6 n( {0 i! `0 l4.3 CDF 371 Q0 {# o" J/ z! H/ E. g. ]% u" T
4.4 表示CDF 381 L8 s4 o7 s l9 r6 {
4.5 比较CDF 39. X& W" h# \. W- V
4.6 基于百分位数的统计量 405 }! r( n5 e. x4 S/ W: h9 J
4.7 随机数 41
A& U O4 R) f# F4.8 比较百分位秩 42/ G. z0 P1 v+ H1 w# Q
4.9 练习 43
; c- e# h) O2 d2 E; \4 Y4.10 术语 44
8 T/ t7 l6 w: R: @# `第5 章 分布建模 45
5 W3 |; A' l& I5.1 指数分布 45+ ?2 i, B+ B7 o& Z
5.2 正态分布 48
' ^2 I' V8 m, m5.3 正态概率图 49) m3 Q, Q3 k7 d, f
5.4 对数正态分布 51
* t# Y% v2 X% T- }+ @2 @0 |5.5 Pareto 分布 53
% [7 S" B/ t7 v5.6 随机数生成 56
) R3 g$ L U5 Y6 J; V+ u5.7 为什么使用模型 564 E1 A0 @9 P# M& M
5.8 练习 57
( O3 j' h/ o+ X5.9 术语 59
9 X. I; m; V$ P# h第6 章 概率密度函数 61
$ q6 ` k6 ^; y3 s! A6.1 PDF 61
+ V2 G6 q# q& b, H" S3 g3 R& E6.2 核密度估计 639 X ^6 v! I/ k/ }& U7 K& \
6.3 分布框架 65
) i) n9 D5 B: w+ W$ _5 n) V' y M6.4 Hist 实现 65+ ~7 }, t5 v1 |! l4 Q
6.5 Pmf 实现 668 P, Y' R( J8 Q% H" P( M# {1 Y
6.6 Cdf 实现 67
! }3 x# _! K* T% K( P9 c6.7 矩 68
( k5 i/ n7 f7 `8 {) l* M3 R4 _6.8 偏度 69
3 L5 r3 S) ^# `" L; o/ j% \6.9 练习 72
3 e; {6 I; s6 u( l6.10 术语 73. I) @; a) ?: U6 b& ~4 Z. U! B
第7 章 变量之间的关系 75/ o9 |) P: r; n* K( Y4 y
7.1 散点图 75
! S( D! S4 r( g1 V* c7.2 描述关系特征 78
6 H4 Q0 n1 z5 I0 z/ E; U( m7.3 相关性 79
; E4 t* ]* K. G5 K7.4 协方差 805 v3 i; l# x7 ]: F j; J* H
7.5 Pearson 相关性 81
& m4 n+ A6 `/ m* g1 F& z* Z5 V7.6 非线性关系 82
: ]" n+ G' |+ g R1 ^0 ]. W, } O7.7 Spearman 秩相关 82& F% K$ z: F! P8 Y# J' A
7.8 相关性和因果关系 83
) n( W1 {) |& N, k+ X7.9 练习 84
: P3 A* ]! S$ G) ?: t' G( O u7.10 术语 85
& c+ S& Z6 k1 x+ b* q2 x第8 章 估计 87
1 m/ b9 y9 z. }4 M8.1 估计游戏 87
$ W4 y3 @- I$ V5 a# {7 ^8.2 猜测方差 89
5 p( Z* T1 a. e5 I$ T5 j0 Y! v' T8.3 抽样分布 902 f- |8 m; u2 g; j- X4 D
8.4 抽样偏倚 93
/ t1 [/ k2 c& h7 p& m8.5 指数分布 93 r1 h/ ~5 [/ n; f; B6 ?7 e
8.6 练习 95
0 U1 _( N% o% a! f8.7 术语 95
2 a7 V2 k- G6 q" M第9 章 假设检验 97
+ s- _4 |; o H: y3 c1 |" x4 j9.1 经典假设检验 97! x( ?" f* L; A# D
9.2 假设检验 98
# e. w2 E9 T: d4 k9.3 检验均值差 100, M' M3 G- ^- Z' s8 v2 ^; g% X
9.4 其他检验统计量 1011 r1 `2 \7 J1 t, k j4 q
9.5 检验相关性 102
2 L/ ]* p9 d/ }9 K9.6 检验比例 103
' V# r% W- ~4 s4 N0 S$ m; _9.7 卡方检验 104) ~7 r7 K# p/ v, m0 k$ d
9.8 再谈**胎 105* ~# X: {" t3 N) |( Z$ Y
9.9 误差 106
, _% p* y! x& d l" V0 _4 s9.10 功效 1077 l; n1 ]) S% ?- [" R9 }
9.11 复现 108
) h$ l" S, l4 e8 B& F& J9.12 练习 109
: z! `% R) Z6 L+ Q% Q9.13 术语 109
& J- r3 t1 l0 q. a6 j第10 章 线性*小二乘法 111+ I, f. s- Y N1 f
10.1 *小二乘法拟合 111
3 Z8 q& _3 e; G: F3 H10.2 实现 112
7 ?0 O8 ], K+ n+ M. g S10.3 残差 113
$ e" [' `/ S5 p9 A6 P3 E# }10.4 估计 114+ B) N) x+ \& b+ d3 c$ T1 \- V9 |
10.5 拟合优度 116( Z0 ~6 Q# ~+ `; l
10.6 检验线性模型 118
0 L4 h* v, b0 p' v6 P* d0 k10.7 加权重抽样 119
% Q, ~+ U* N' M10.8 练习 1211 b& i+ J7 E( [& A. p- |
10.9 术语 121
0 y7 L+ ]2 c9 ?第11 章 回归 123* t$ i# z6 Q* l5 @. f$ n+ L
11.1 StatsModels 124) O" S; E% S* Y4 Y
11.2 多重回归 125
; j' E4 X) m: }' k8 V5 h11.3 非线性关系 127
3 O! D# E& H/ m A11.4 数据挖掘 1286 A8 `, Z1 n/ D& d
11.5 预测 129
2 o# m( o4 }( p0 m, u0 k5 a( t11.6 Logistic 回归 131
# v' \; h$ u5 V+ s5 e. w11.7 估计参数 1327 U$ R7 X& x/ i! J' C" d& m3 u/ x
11.8 实现 133 java8.com
( u: U+ }+ Q. M6 ]11.9 准确度 134' P! `5 p( _' f. o, k; {
11.10 练习 1358 [) j) \- W# M2 g
11.11 术语 136
$ R& i; d6 N8 J8 ]' Z8 ]8 l5 r( P0 Y: w% R第12 章 时间序列分析 139
5 d5 s% u3 v5 I+ I$ ]12.1 导入和清洗数据 139
7 Y* }( V) C+ {! \12.2 绘制图形 1417 z+ O* r" j& R4 `& @6 {7 a- ?4 h
12.3 线性回归 143( s' Q, P1 k4 Y1 e+ V$ D; ~3 Z9 S( t
12.4 移动平均值 1449 g4 F1 o2 |/ e3 [( R! m
12.5 缺失值 146
1 M. x2 F# |! T* ^+ @& e12.6 序列相关 1482 r8 I; i2 B- ~" R4 K! C' q: e2 w
12.7 自相关 149 U+ W( S) s) q/ c2 g: S
12.8 预测 150
- R/ m0 l( v& y9 N: H, ]12.9 参考书目 154
& M, A6 G4 w' H12.10 练习 154
- B2 m1 [; R9 p$ |5 {2 s, b+ Y9 q3 J12.11 术语 155
, _% u& v5 v+ [) S: G: E" H第13 章 生存分析 1579 F) @( K7 E0 Z/ P
13.1 生存曲线 157
; r4 V& t: ~2 X( N L$ `% v13.2 危险函数 159% A& u: G, y' m! M0 i. X, g
13.3 估计生存曲线 1607 ]* V. d( G/ x9 A
13.4 Kaplan-Meier 估计 161: W2 S( ?5 l. X4 m6 P
13.5 婚姻曲线 162
( |& v; y6 O1 _) _0 l* y" M13.6 估计生存函数 163
* d- U1 B+ b" T; a7 w% k( F13.7 置信区间 164% {- X+ c9 h6 t3 E, r: x- c
13.8 群组效应 166, |9 n# a5 R7 K0 g2 x4 O0 C9 ^9 p( N2 l
13.9 外推 168
# a! ]2 \8 b8 g D) x8 \, t13.10 预期剩余生存期 169
4 U) |" J F$ S2 g& }/ T13.11 练习 1717 I* _& w6 T* S
13.12 术语 1720 u1 ^) e2 P/ p. O- l
第14 章 分析方法 173
: `' V! R2 P9 p) j! P v! N14.1 正态分布 173, x h- Z% [: N' u* ~/ U
14.2 抽样分布 174
8 a* J0 n$ X6 c14.3 表示正态分布 175. o/ |* O8 { f" W) h6 F6 r
14.4 中心极限定理 176. d) O5 ]( F9 L$ S
14.5 检验CLT 177/ d: ]+ ?0 `3 R$ |. Z, X
14.6 应用CLT 180& k9 ~) h1 P' Q2 g: S
14.7 相关检验 181
4 W9 q9 q3 f! D0 C2 T+ M+ o14.8 卡方检验 1839 `% i- Q" c7 v6 L L/ W/ P0 v
14.9 讨论 184
4 |$ W; D% M Y- c/ Z14.10 练习 1842 W% o/ O5 q T0 [9 A6 ^
作者介绍 186
, y7 u) v6 V9 z8 C% e封面介绍 1867 y3 l0 Q- f! y: y2 `/ T( `
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2023-12-08
