基本介紹
內容簡介,目錄,
內容簡介
代碼跑出來的機率統計問題；
程式設計師的機率統計開心辭典；
開放數據集，全代碼攻略。
現實工作中，人們常被要求用數據說話。可是，數據自己是不能說話的，只有對它進行可靠分析和深入挖掘才能找到有價值的信息。機率統計是數據分析的通用語言，是大數據時代預測未來的根基。
站在時代浪尖上的程式設計師只有具備統計思維才能掌握數據分析的必殺技。本書正是一本機率統計方面的入門圖書，但視角極為獨特，折射出大數據浪潮的別樣風景。作者將基本的機率統計知識融入Python編程，告訴你如何藉助編寫程式，用計算而非數學的方式實現統計分析。一個趣味實例貫穿全書，生動地講解了數據分析的全過程：從採集數據和生成統計量，到識別模式和檢驗假設。一冊在手，讓你輕鬆掌握分布、機率論、可視化以及其他工具和概念。
編寫測試代碼深入理解機率論和統計學
運行實驗檢驗統計行為特徵，如生成服從各種分布的樣本
通過模擬理解數學上艱澀的概念
學習貝葉斯估計等實用內容
用Python導入各種來源的數據
運用統計推斷解決真實數據問題
《統計思維：程式設計師數學之機率統計》是一本以全新視角講解機率統計的入門圖書。拋開經典的數學分析，Downey 手把手教你用編程理解統計學。機率、分布、假設檢驗、貝葉斯估計、相關性等，每個主題都充滿趣味性，經編程解釋後變得更為清晰易懂。
本書研究數據主要來源於美國全國家庭成長調查（NSFG）與行為風險因素監測系統（BRFSS），數據源及解決方案的相關代碼全部開放，具體章節列出了大量學習和進階資料，方便讀者參考。
Allen B. Downey是富蘭克林歐林工程學院的計算機科學副教授，曾執教於韋爾斯利學院、科爾比學院和加州大學伯克利分校。他先後獲麻省理工學院計算機科學碩士學位和加州大學伯克利分校計算機科學博士學位。Downey已出版十餘本技術書，內容涉及Java、Python、C++、機率統計等，深受專業讀者喜愛。他的最新Think系列書還有Think Complexity: Complexity Science and Computational Modeling、Think Python。
目錄
著作權聲明
O'Reilly Media, Inc.介紹
譯者序 閱讀
前言 閱讀
第1章 程式設計師的統計思維
第2章 描述性統計量
第3章 累積分布函式
第4章 連續分布
第5章 機率 閱讀
第6章 分布的運算
第7章 假設檢驗
第8章 估計
第9章 相關性
索引
作者及封面簡介
O'Reilly Media, Inc.介紹
譯者序 閱讀
前言 閱讀
第1章 程式設計師的統計思維
第2章 描述性統計量
第3章 累積分布函式
第4章 連續分布
第5章 機率 閱讀
第6章 分布的運算
第7章 假設檢驗
第8章 估計
第9章 相關性
索引
作者及封面簡介
