
《python统计分析》以基础的统计学知识和假设检验为重点,简明扼要地讲述了Python在数据分析、可视化和统计建模中的应用。
主要包括Python的简单介绍、研究设计、数据管理、概率分布、不同数据类型的假设检验、广义线性模型、生存分析和贝叶斯统计学等从入门到高级的内容。
同时,利用Python这门开源语言,不仅在直观上对数据分析和统计检验提供了很好的理解,而且在相关数学公式的讲解上也能够做到深入浅出。本书的可操作性很强,配套提供相关的代码和数据,读者可以依照书中所讲,复现和加深对相关知识的理解。
作者是托马斯·哈斯尔万特(Thomas Haslwanter),在学术机构中有超过10年的教学经验,是林茨上奥地利州应用科学大学(University of Applied Sciences Upper Austria in Linz)医学工程系的教授,瑞士苏黎世联邦理工学院讲师,并曾在澳大利亚悉尼大学和德国图宾根大学担任过研究员。
他在医学研究方面经验丰富,专注于眩晕症的诊断、治疗和康复。在深入使用Matlab十五年后,他发现Python非常强大,并将其用于统计数据分析、声音和图像处理以及生物仿真应用。
《python统计分析》由李锐翻译,复旦大学公共卫生学院流行病与生物统计专业博士生,Python、R和Lisp语言的爱好者,主要研究方向为统计学习和机器学习建模以及组学数据的数据挖掘。先后以第一作者身份发表学术论文6篇,其中SCI论文4篇。参编中文专著2本。
《python统计分析》适合对统计学和Python有兴趣的读者,特别是在实验学科中需要利用Python的强大功能来进行数据处理和统计分析的学生和研究人员,感兴趣的朋友可以看看哦!
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