Statistical methods are a key part of data science, yet few data scientists have formal statistical training. Courses and books on basic statistics rarely cover the topic from a data science perspective. The second edition of this practical guide—now including examples in Python as well as R—explains how to apply various statistical methods to data science, tells you how to avoid their misuse, and gives you advice on what’s important and what’s not.
Many data scientists use statistical methods but lack a deeper statistical perspective. If you’re familiar with the R or Python programming languages, and have had some exposure to statistics but want to learn more, this quick reference bridges the gap in an accessible, readable format.
With this updated edition, you’ll dive into:
Exploratory data analysis
Data and sampling distributions
Statistical experiments and significance testing
Regression and prediction
Classification
Statistical machine learning
Unsupervised learning
真正的问题在于,我们希望p值能包含更多的意义,并且希望p值能够表达如下信息。结果由随机所导致的概率。而且我们希望该值越低越好,这样就可以得出某一假设得到证明的结论。这也是不少期刊编辑对p值的解释。 但p值实际所表示的是如下含义。给定一个随机模型,模型所给出的结果...
评分真正的问题在于,我们希望p值能包含更多的意义,并且希望p值能够表达如下信息。结果由随机所导致的概率。而且我们希望该值越低越好,这样就可以得出某一假设得到证明的结论。这也是不少期刊编辑对p值的解释。 但p值实际所表示的是如下含义。给定一个随机模型,模型所给出的结果...
评分真正的问题在于,我们希望p值能包含更多的意义,并且希望p值能够表达如下信息。结果由随机所导致的概率。而且我们希望该值越低越好,这样就可以得出某一假设得到证明的结论。这也是不少期刊编辑对p值的解释。 但p值实际所表示的是如下含义。给定一个随机模型,模型所给出的结果...
评分真正的问题在于,我们希望p值能包含更多的意义,并且希望p值能够表达如下信息。结果由随机所导致的概率。而且我们希望该值越低越好,这样就可以得出某一假设得到证明的结论。这也是不少期刊编辑对p值的解释。 但p值实际所表示的是如下含义。给定一个随机模型,模型所给出的结果...
评分真正的问题在于,我们希望p值能包含更多的意义,并且希望p值能够表达如下信息。结果由随机所导致的概率。而且我们希望该值越低越好,这样就可以得出某一假设得到证明的结论。这也是不少期刊编辑对p值的解释。 但p值实际所表示的是如下含义。给定一个随机模型,模型所给出的结果...
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