第1 章 探索性数据分析 1
9 b8 S$ m" H) S$ L& g( A5 Y) O3 [; `1.1 统计学方法 2. u4 J( S6 p1 x" P, Z* r1 B
1.2 全国家庭增长调查 21 N! r! {5 ^! u" B
1.3 数据导入 3% q+ ]: r. G# y5 x" C) J6 p8 N4 W
1.4 DataFrame 4) _7 R0 p/ M7 @2 e
1.5 变量 6% I6 W4 p: b9 y w9 b1 A
1.6 数据变换 6
2 F& v9 L8 @' h. c1.7 数据验证 8
, i: X1 ?; f$ X3 a1 b( }! r1.8 解释数据 9# W' w3 Y7 w0 m7 g: K) K, d3 ?
1.9 练习 10: ~/ H7 z( t% `9 ^. _# G0 T
1.10 术语 11
' G) D) p- ~9 c第2 章 分布 13
7 Q- _& U/ q$ K* d: |/ `2.1 表示直方图 14$ N/ ]8 T. q: H, J, a' `
2.2 绘制直方图 14
]# S) P$ t4 s9 l/ K; B$ S2.3 全国家庭增长调查中的变量 15
# x' U6 n% ~0 I/ [. G! D7 Q3 d2.4 离群值 180 l a" V9 d) x) G$ ]4 Z. }
2.5 **胎 18
5 s8 u2 |) T2 ?, K! |$ [" l2.6 分布概述 203 q- ^- k) J! T: x: X
2.7 方差 21
0 Q8 }: N; P5 t+ E' [% o2.8 效应量 21" q9 G% k, {& D3 u) Y
2.9 报告结果 22
% ^5 e( k S5 v7 y2 a1 W8 [2.10 练习 23
; A% Y* W2 h" v: z! b. o2.11 术语 23
0 E; U6 P3 c7 f9 @" H( e第3 章 概率质量函数 255 y% m' n4 D, t1 v y3 E
3.1 概率质量函数 252 ^" V W" f0 X6 Z. D6 A
3.2 绘制PMF 26
7 b) Q: Z1 U4 l9 t1 }3.3 绘制PMF 的其他方法 285 ]3 L4 w' m8 A) U4 [! }1 B6 Q. k
3.4 课堂规模悖论 290 c% d3 Y! X0 U9 ]6 b3 \9 O7 U
3.5 使用DataFrame 进行索引 31. c- Z8 ~5 H% _" f
3.6 练习 33
7 W) {! ]- c1 g8 X5 {& k3.7 术语 34" M7 ]8 P7 z8 S% D. o8 m
第4 章 累积分布函数 356 M1 f, \' v7 n R& B6 M
4.1 PMF 的局限 351 g$ K2 T( U& b/ j
4.2 百分位数 36
6 p, `( C3 r0 M& b4.3 CDF 379 U% t e& n% e( L* E4 N @$ F! q5 |
4.4 表示CDF 38
+ ^, K: O" ^# Z6 _( c5 e4.5 比较CDF 39# t0 i4 Z* @7 ]% e. Q# W3 j
4.6 基于百分位数的统计量 40
# f2 a, d8 l! m7 `6 p t2 P6 S4.7 随机数 41
. \1 y; S o! z- p- B, h$ ^$ W4.8 比较百分位秩 42
\' G2 ^$ H! \' w+ i4.9 练习 43
3 z# \+ Y4 }, b. v, `4.10 术语 440 q8 w. ^7 Q& |
第5 章 分布建模 45
) c/ y2 C' B: a/ |+ b g5.1 指数分布 45
- e' M9 @( ~4 I, n0 f4 L" O/ ^5.2 正态分布 48
4 K( q9 Q' z* X! ?1 J" `3 s5.3 正态概率图 49
! j& t+ j6 e9 |5.4 对数正态分布 51
' E1 W+ x' x7 T5.5 Pareto 分布 53
# ]; Z* Y4 b0 C1 D) y: t# `; w5.6 随机数生成 568 U* g& M2 H* \" X7 A0 C8 x8 E
5.7 为什么使用模型 569 D' k+ U1 K' _6 n, ~. b
5.8 练习 57
6 v% M/ A/ @7 u( l# M |# ~5.9 术语 596 W, d( j; D2 `" U6 J) h% i
第6 章 概率密度函数 61: T: M. x; e) |5 i3 o
6.1 PDF 61
4 \% V: _$ ]0 N* X: T6.2 核密度估计 63, w2 M0 b0 O; ]: s, _, u
6.3 分布框架 65
% z" G- c4 P/ G6.4 Hist 实现 650 ^3 |& o( }- O
6.5 Pmf 实现 668 U# B2 u; m; u- L% B+ P" V
6.6 Cdf 实现 67
) V* P" M ]+ Z e" H6.7 矩 68
" G5 n+ a2 Y+ R6.8 偏度 69) ?0 m! e5 k5 P
6.9 练习 72
" {3 Q) M$ M7 w0 ]; d" Z6.10 术语 732 L' E5 L) w$ C6 s. v6 N
第7 章 变量之间的关系 75: I$ G6 [3 R# q$ e# x+ M
7.1 散点图 75# {# t: k, W# ^1 U( e* s* }: T
7.2 描述关系特征 789 j4 V5 W) j7 Z, }4 r: ]0 j% Y
7.3 相关性 79
7 h; o- f1 M; F6 w! b, r7.4 协方差 80
8 z8 V! E6 b; z3 h# z8 _) R& V7.5 Pearson 相关性 81; ^; H: ]5 B, A8 o- \+ L! m5 T* X
7.6 非线性关系 82
: B2 W" Z8 \ A# N7.7 Spearman 秩相关 82( c9 f$ [, Q i& [& n/ }0 G
7.8 相关性和因果关系 830 H: s* u; r# o8 D( `/ E. H8 d
7.9 练习 847 d+ }& s; X' l/ `) x$ E* c0 Z
7.10 术语 85
$ B) F7 u5 E) N第8 章 估计 87
" d* y" v$ q8 ?) e( \8.1 估计游戏 87
7 e1 M! [9 V/ ]# U1 @ J8.2 猜测方差 89
6 o1 T9 E7 u) T, j6 A8.3 抽样分布 90
# P i& ~: V/ b6 d+ {( @3 n7 m8.4 抽样偏倚 93
2 X5 b; n5 Y6 T" k$ I9 T2 t8.5 指数分布 93
6 ?% m# O/ n2 M$ `8.6 练习 95
# E$ K# ^+ e& Q: f) D/ ] O, z8.7 术语 95
1 P2 n! K0 T2 w8 E第9 章 假设检验 97& M# H3 K8 ?4 h' B
9.1 经典假设检验 97* R0 L$ n5 k9 l! K" {
9.2 假设检验 98
' d* u, }) [3 S1 G9.3 检验均值差 100- b9 G7 W4 N8 G
9.4 其他检验统计量 101! O; J. ~, b' v# T* ^
9.5 检验相关性 102
4 J7 {0 t7 ?( G \4 c- |: e) q9.6 检验比例 103
: S: G2 ^# }/ j! |( Q3 e9.7 卡方检验 104) j6 U# J5 d# o. \% |+ H( B# \9 r b1 ~
9.8 再谈**胎 105
8 p, U7 G9 d# s7 t9.9 误差 106
8 I5 n8 l) m+ |/ u; `9.10 功效 107
; _1 y6 B$ f/ m5 S7 Q9.11 复现 108
2 i1 G) S) e1 ~, D' l1 `9.12 练习 109
, C9 X7 x5 k3 e) }$ W$ b4 }9.13 术语 109
) a' C0 U# @' T% b7 y6 v! r第10 章 线性*小二乘法 111
5 D) Q/ C4 ^; ], L! D10.1 *小二乘法拟合 111
; s. T% }; e) h4 S9 B2 J8 V% _: P10.2 实现 112
+ J# k2 t- _' w) P5 n, I; H10.3 残差 113
1 |' H& x2 |; O3 j8 j5 l1 y: m10.4 估计 1140 A4 s/ W7 b5 [6 ]. x* Z' f+ ?4 F
10.5 拟合优度 116
- \# U, L2 C) U; Q( G10.6 检验线性模型 118
7 M+ L& R5 s( z+ U2 z: b& k2 t10.7 加权重抽样 119' G! `0 H2 m3 d9 j- e/ m
10.8 练习 121
: T' R' u N- `& |2 J# P# o10.9 术语 121- m1 c5 [" X3 u% I9 _ |
第11 章 回归 123
3 c" F1 D+ T Z4 x0 j( d0 c7 x$ `# s! ~11.1 StatsModels 124) R- F/ t1 b1 Y
11.2 多重回归 125! k" r- o6 ]* `) U/ ]) v5 h" r
11.3 非线性关系 127
8 `. |* p, R$ ?+ F# g11.4 数据挖掘 128
2 |" p9 C. }2 K& ^) W11.5 预测 1291 C* b1 L+ b$ c, D
11.6 Logistic 回归 131# Z& F4 R& C% M
11.7 估计参数 132$ w$ T" C, J5 {! t; H
11.8 实现 133 java8.com
$ G' d- a0 ~; p! G# n$ J( ^11.9 准确度 1347 W! ^8 v; K- {7 E, O$ T8 X
11.10 练习 135
0 j- x) [$ f( [ l: ?; H/ R11.11 术语 1361 R6 `' k5 Y8 p
第12 章 时间序列分析 139
J5 ?2 h. f" I% B+ R- ]# m. j12.1 导入和清洗数据 139
. P) n2 `" s; o12.2 绘制图形 1417 Y- K/ Z+ G! x) G5 k
12.3 线性回归 143
$ Z6 s4 C! V8 i5 ^12.4 移动平均值 144
- A* l/ a5 F% c12.5 缺失值 1460 {+ j5 f4 P1 L! ?- J
12.6 序列相关 148
5 n- v* I |6 V% f& i12.7 自相关 1498 p. A2 j! ] w. b- H6 u
12.8 预测 150. J" v; |0 i. ^; l& I: u
12.9 参考书目 154
$ T+ n: H6 V6 y$ a, n8 @12.10 练习 154
! }2 a) @, D; L( o% M12.11 术语 1552 l; X! n) k+ e
第13 章 生存分析 157" A5 l2 a# m2 V3 t* r2 o! t
13.1 生存曲线 1573 X* ?& @1 o: B9 y3 _+ C4 w
13.2 危险函数 159
8 }- m6 f8 j# k }2 G! r" [) K) f3 Z13.3 估计生存曲线 160
% {) q5 \: ?1 H9 m, c7 e' o3 g13.4 Kaplan-Meier 估计 1617 y6 z% ~% F8 \, _
13.5 婚姻曲线 162
2 v7 O9 v, V2 }13.6 估计生存函数 163
3 [2 p$ ?. W7 n8 @; b13.7 置信区间 164
# `5 Y. F0 B& V! v13.8 群组效应 166, E( E$ [- t' |5 [% I
13.9 外推 168 E) Y+ [: ]0 k: @7 t* g
13.10 预期剩余生存期 169, o) z! ] L' |) x- P2 [& Z0 X' U
13.11 练习 171) z/ n- M6 d3 F+ B+ g( P4 M: j, S
13.12 术语 172* g! r. Q* K, O0 K: ]4 I
第14 章 分析方法 1737 M" h5 v5 n( L4 G4 J# F
14.1 正态分布 1733 _7 l) G" H7 D
14.2 抽样分布 174, F X. v3 u' n' P0 A
14.3 表示正态分布 1750 N* k2 x- }& Y+ V" Y8 J; g* ?; y
14.4 中心极限定理 1768 x) g4 e/ u+ B* ?
14.5 检验CLT 1776 f! G+ ]( u+ I; W! v8 {: ~2 ]6 n
14.6 应用CLT 180
: j6 i ?$ i0 d+ J# y+ E! G; _14.7 相关检验 181
6 B. f: h* w5 ?1 q) L, \5 {14.8 卡方检验 183, ^$ Q' B) a; M+ |8 V! g, U/ ~
14.9 讨论 184
& H2 w" ^' G3 g9 X14.10 练习 184
& G" X" R! ~7 R# s作者介绍 186
+ \' r6 v9 L% e3 h; O6 u封面介绍 186
& D6 n- W. u6 U
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2023-12-08
