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(五南)統計學:使用Python語言

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(五南)統計學:使用Python語言
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統計學:使用Python語言


<內容簡介>

讓統計學與Python帶你進入大數據的世界!
?深入淺出講解統計學理論,循序漸進培養數據分析的能力。
?使用Python程式語言畫出各式統計圖表,習得資料視覺化的專業技能。
?透過電腦模擬統計模型,理解推導過程無負擔。
◎隨書附贈資料檔光碟
資訊流通快速的二十一世紀,每天會產生數千萬筆資料,大數據成為炙手可熱的話題,擁有紮實的統計學理論基礎,正是踏入數據分析的第一步!Python是現今廣受歡迎的程式語言,適用範圍廣泛:從機器學習、爬蟲到統計數據分析。透過統計學與Python程式語言實作的結合,同時接觸並學習時下兩大熱門話題──數據分析與程式語言。
本書是給想學Python程式語言卻又不知如何下手的讀者使用,即全書適合給完全沒有程式語言概念的初學者使用。本書建議用統計學來學習Python程式語言。全書屬於基本統計學的範圍,內容包含:基本統計繪圖與製表技巧、機率與機率分配、統計推論、線性迴歸模型與無母數統計等主題。為了讓讀者無遺珠之憾,書內只要有牽涉到讀取與儲存資料、繪圖、製表、計算以及估計等動作,本書光碟內皆附有對應的Python程式碼供讀者參考,或者讀者亦可以依上述程式碼複製書上內容,進而對Python程式語言有更深一步的認識。


★目錄:

Chapter 1 數據資料的顯示
1.1 類別性資料
1.2 雙向表
1.3 直方圖
1.4 散佈圖與時間圖
1.5 實證PDF與CDF

Chapter 2 敘述統計
2.1 分配特徵的衡量
2.2 共變異數、相關係數與迴歸線
2.3 應用

Chapter 3 機率與機率分配
3.1 抽樣分配
3.2 機率概論
3.3 機率分配

Chapter 4 特殊的機率分配
4.1 特殊的間斷機率分配
4.2 特殊的連續機率分配
4.3 QQ與PP圖

Chapter 5 區間估計
5.1 中央極限定理與應用
5.2 母體平均數與比率的區間估計
5.3 卡方分配的應用
5.4 F分配的應用

Chapter 6 假設檢定
6.1 假設與誤判
6.2 母體參數的假設檢定
6.3 效力曲線

Chapter 7 二個母體參數的假設檢定
7.1 二個母體平均數差異的假設檢定
7.2 二個母體比率差異的假設檢定
7.3 二獨立母體變異數的假設檢定

Chapter 8 卡方檢定與ANOVA
8.1 卡方檢定
8.2 變異數分析

Chapter 9 簡單的線性迴歸分析
9.1 迴歸模型的意義與OLS
9.2 統計推論
9.3 矩陣的操作

Chapter 10 線性迴歸模型
10.1 線性複迴歸模型的估計與檢定
10.2 殘差值分析
10.3 間斷因變數模型

Chapter 11 無母數統計方法
11.1 二項式機率分配的應用
11.2 成對與獨立樣本
11.3 Kruskal-Wallis 檢定
11.4 等級相關

Chapter 12 Python 的簡介
12.1 Python
12.2 Python的操作
12.3 陣列、矩陣與繪圖


<作者簡介>

林進益
學歷:
國立中山大學財務管理博士
國立政治大學經濟學研究所碩士
東海大學經濟學系學士
經歷:
致理商專國貿科講師
國立屏東商專財務金融科講師
國立屏東商業技術學院財務金融系副教授
國立屏東大學財務金融學系副教授(退休)
著作:
財金統計學:使用R語言 《財統》 (五南)
經濟與財務數學:使用R語言 《財數》 (五南)
衍生性金融商品:使用R語言 《衍商》 (五南)
財金時間序列分析:使用R語言 《財時》 (五南)


★內文試閱:

Chapter 1 數據資料的顯示
我們經常遇到不同型態的數據資料(data),究竟這些數據資料隱含何訊息?為了回答上述問題,我們當然需要有蒐集、整理、解釋以及顯示數據資料的能力,而統計學(Statistics)正是提供上述能力方法的學科;換言之,統計學是一門研究數據資料的科學。本書嘗試以Python 程式語言(簡稱Python)當作學習統計學的輔助工具11。為了提高讀者的興趣以及輸入方便起見,部分的Python 程式碼將直接顯示於書內(完整的部分則置於隨書所附的光碟內)。本章將介紹如何顯示數據資料。
於尚未介紹前我們先檢視表1-1的內容。表1-1係抽取鐵達尼號(Titanic)的5位乘客名單。從表1-1中,可看出數據資料大致可以分成二種型態,其一是類別變數(categorical variables)與定量變數(quantitative variables)資料。
類別變數:其亦稱為定性變數(qualitative variables)或虛擬變數(dummy variables)。類別變數的實現值亦可以用數據表示,只不過若沒有事先定義清楚,我們並不知該實現值代表何意思。例如:表1-1內的PassengerId、Survived與Pclass等皆屬於類別變數。當然,Sex變數亦屬於類別變數,我們可以進一步令1與0分別表示Male與Female。
定量變數:即該變數的實現值可以用數值或被測量出來;或者說,用數值表示定量變數的實現值本身就有意義。例如:表1-1內的Age(年齡)變數就是一種定量變數。
是故,透過類別變數與定量變數的使用,許多情況或事件幾乎皆可以用數據資料表示。底下我們介紹如何顯示數據資料的方式。換句話說,我們會使用圖形或列表來表示數據資料,其特色是即使存在元素眾多的數據資料(大數據,big data),透過圖或表立即可瞭解上述數據資料的特徵。
(五南)統計學:使用Python語言
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