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Think Stats

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Allen B. Downey 作者
O'Reilly Media
譯者
2011-7-22 出版日期
140 頁數
USD 29.99 價格
Paperback
叢書系列
9781449307110 圖書編碼

Think Stats 在線電子書 圖書標籤: 統計學  數據分析  O'Reilly  統計  statistics  Python  編程  機器學習   


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發表於2024-09-27

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Think Stats 在線電子書 用戶評價

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入門小書。

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老實說我覺得還不錯,這本可是少數有資料有方法實幹型的書 比很多隨便講幾個例子舉幾個定理的書著地

評分

作者把全書電子版放到網上讓大傢免費閱覽實在讓人非常感謝。從內容上來講有些過於簡略淺顯,導緻無論是關於我熟悉的內容的章節還是未學過的章節都沒有學到太多

評分

太淺顯瞭點

評分

其實icl開學第一堂課教數據分析是平均數和方差,很好羨慕老外的初高中的知識樹,也難怪GRE數學這麼簡單。所以我一直覺得中國初高中的數學和物理課的講的太難瞭,就為瞭高考,有個屁用。

Think Stats 在線電子書 著者簡介

Allen Downey is a Professor of Computer Science at the Olin College of Engineering. He has taught computer science at Wellesley College, Colby College and U.C. Berkeley. He has a Ph.D. in Computer Science from U.C. Berkeley and Master's and Bachelor's degrees from MIT.


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Think Stats 在線電子書 圖書描述

If you know how to program, you have the skills to turn data into knowledge using the tools of probability and statistics. This concise introduction shows you how to perform statistical analysis computationally, rather than mathematically, with programs written in Python.

You'll work with a case study throughout the book to help you learn the entire data analysis process—from collecting data and generating statistics to identifying patterns and testing hypotheses. Along the way, you'll become familiar with distributions, the rules of probability, visualization, and many other tools and concepts.

Develop your understanding of probability and statistics by writing and testing code

Run experiments to test statistical behavior, such as generating samples from several distributions

Use simulations to understand concepts that are hard to grasp mathematically

Learn topics not usually covered in an introductory course, such as Bayesian estimation

Import data from almost any source using Python, rather than be limited to data that has been cleaned and formatted for statistics tools

Use statistical inference to answer questions about real-world data

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Think Stats 在線電子書 讀後感

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代码跑出来的概率统计问题; 程序员的概率统计开心辞典; 开放数据集,全代码攻略。 现实工作中,人们常被要求用数据说话。可是,数据自己是不能说话的,只有对它进行可靠分析和深入挖掘才能找到有价值的信息。概率统计是数据分析的通用语言,是大数据时代预测未来的根基。 站...

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