对比Excel,轻松学习Python统计分析 操作系统

第1章 认识统计学 / 1
1.1 统计学是什么 1
1.2 统计学和数据分析有什么关系 1
1.3 Python 统计学和统计学有什么区别 2
第2章 描述性分析 / 3
2.1 描述性分析在数据分析中的应用场景 3
2.2 数据类型 3
2.3 数据整理与展示 3
2.3.1 分类型数据的整理与展示 4
2.3.2 数值型数据的整理与展示 7
2.4 概括性分析 17
2.4.1 集中趋势指标 18
2.4.2 离散程度指标 23
2.4.3 分布情况指标 25
2.5 其他容易混淆的概念 28
2.5.1 平均值与期望 28
2.5.2 比例和比率 30
2.5.3 百分比和百分点 31
第3章 概率和概率分布 / 33
3.1 概率和概率分布在数据分析中的应用场景 33
3.2 常见概念 33
3.2.1 什么是随机事件 33
3.2.2 什么是随机变量 34
3.2.3 什么是概率 34
3.3 离散型随机变量概率分布 36
3.3.1 概率分布表与概率分布图 36
3.3.2 累积分布函数与百分点函数 37
3.3.3 期望与方差 37
3.3.4 常见离散型概率分布 38
3.4 连续型随机变量概率分布 46
3.4.1 概率密度与累积分布 46
3.4.2 期望与方差 50
3.4.3 常见连续型概率分布 50
第4章 抽样推断与参数估计 / 65
4.1 抽样推断与参数估计在数据分析中的应用场景 65
4.2 抽样的基本概念 65
4.2.1 总体和样本 65
4.2.2 常用统计量 66
4.3 常用的抽样方式 66
4.3.1 简单随机抽样 67
4.3.2 分层抽样 67
4.4 为什么样本可以代表总体 68
4.4.1 中心极限定理 68
4.4.2 大数定理 70
4.5 参数估计的基本方法 71
4.5.1 点估计 71
4.5.2 区间估计 72
4.6 区间估计的类型 72
4.6.1 一个总体参数的区间估计 72
4.6.2 两个总体参数的区间估计 80
第5章 假设检验 / 88
5.1 假设检验在数据分析中的应用场景 88
5.2 假设检验基本思想 88
5.3 假设检验中常见的两种错误 90
5.4 显著性水平和功效 90
5.5 假设检验的基本步骤 91
5.6 一个总体参数的检验 94
5.6.1 总体均值的检验 94
5.6.2 总体比例的检验 98
5.6.3 总体方差的检验 99
5.7 两个总体参数的检验 101
5.7.1 两个总体均值之差的检验 101
5.7.2 两个总体比例之差的检验 106
5.7.3 两个总体方差比的检验 107
5.8 假设检验中最小样本量的确定 109
5.9 A/B 测试的完整流程 111
第6章 方差分析 / 113
6.1 方差分析在数据分析中的应用场景 113
6.2 方差分析的3 个假设 113
6.3 正态性检验方法 113
6.3.1 直方图检验 113
6.3.2 Q-Q 图检验 114
6.3.3 KS 检验 114
6.3.4 AD 检验 115
6.3.5 W 检验 116
6.3.6 非正态数据转换 116
6.4 方差齐性检验方法. 118
6.4.1 方差比检验 118
6.4.2 Hartley 检验 118
6.4.3 Bartlett 检验 119
6.4.4 Levene 检验 119
6.5 方差分析的基本步骤 120
6.6 方差分析的多重比较 125
6.6.1 LSD 多重比较法 125
6.6.2 Sidak 多重比较法 127
6.6.3 Bonferroni 多重比较法 128
6.7 多因素方差分析 129
6.7.1 无交互作用的多因素方差分析 129
6.7.2 有交互作用的多因素方差分析 134
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