基於Python的數理統計學

內容簡介

本書在介紹數理統計的基本概念和基本理論的基礎上，利用Python處理隨機數據。

本書共分6章，內容包括Python基礎、隨機樣本與抽樣分布、參數估計、假設檢驗、方差分析、一元線性回歸分析。另外，本書設定了4個Python上機編程實驗。

本書可以作為統計專業的教材以及非統計專業高年級、非統計專業研究生的參考書,也可以供其他工程技術人員參考。

圖書目錄

第1章Python基礎1

1.1Python簡介1

1.1.1Python的發展歷史1

1.1.2Python的特點1

1.2Python的安裝2

1.2.1Anaconda的安裝3

1.2.2Jupyter Notebook的調用4

1.2.3PyCharm的安裝6

1.3Python的計算功能10

1.4字元串12

1.5列表16

1.6Python控制語句17

1.6.1順序語句18

1.6.2if語句18

1.6.3for語句19

1.6.4while語句20

1.6.5range（）函式21

1.6.6break語句和continue語句22

1.7Python函式24

1.7.1Python函式的定義24

1.7.2Python函式的參數27

1.7.3匿名函式lambda31

1.7.4編寫程式的注意事項32

1.8數據結構淺析32

1.8.1列表的11種常用方法32

1.8.2列表常用方法解析33

1.8.3列表堆疊、佇列的使用方法34

1.8.4內置函式filter()、map()以及reduce()在列表中的套用35

1.8.5列表推導式36

1.8.6元組38

1.8.7集合set（）39

1.8.8字典dict()40

1.8.9與for循環相關的重要函式及其套用41

1.8.10數值操作符、比較操作符以及邏輯操作符43

習題145

第2章隨機樣本與抽樣分布46

2.1概述46

2.2隨機樣本48

2.2.1總體與樣本48

2.2.2統計量50

2.3抽樣分布52

2.3.1樣本均值的分布53

2.3.2順序統計量的分布53

2.3.3χ2分布54

2.3.4t分布55

2.3.5F分布57

2.3.6正態總體中其他幾個常用統計量的分布58

2.4基於Python的抽樣分布知識簡介61

2.4.1數理統計常用Python模組導入方式簡介61

基於Python的數理統計學

基本介紹

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