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PythonPYTHON統(tǒng)計分析 版權(quán)信息
- ISBN：9787115493842
- 條形碼：9787115493842 ; 978-7-115-49384-2
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
PythonPYTHON統(tǒng)計分析 本書特色
本書以基礎(chǔ)的統(tǒng)計學知識和假設(shè)檢驗為重點，簡明扼要地講述了Python在數(shù)據(jù)分析、可視化和統(tǒng)計建模中的應(yīng)用。主要包括Python的簡單介紹、研究設(shè)計、數(shù)據(jù)管理、概率分布、不同數(shù)據(jù)類型的假設(shè)檢驗、廣義線性模型、生存分析和貝葉斯統(tǒng)計學等從入門到高級的內(nèi)容。 本書利用Python這門開源語言，不僅在直觀上對數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計檢驗提供了很好的理解，而且在相關(guān)數(shù)學公式的講解上也能夠做到深入淺出。本書的可操作性很強，配套提供相關(guān)的代碼和數(shù)據(jù)，讀者可以依照書中所講，復現(xiàn)和加深對相關(guān)知識的理解。 本書適合對統(tǒng)計學和Python有興趣的讀者，特別是在實驗學科中需要利用Python的強大功能來進行數(shù)據(jù)處理和統(tǒng)計分析的學生和研究人員。
PythonPYTHON統(tǒng)計分析 內(nèi)容簡介
本書以基礎(chǔ)的統(tǒng)計學知識和假設(shè)檢驗為重點，簡明扼要地講述了Python在數(shù)據(jù)分析、可視化和統(tǒng)計建模中的應(yīng)用。主要包括Python的簡單介紹、研究設(shè)計、數(shù)據(jù)管理、概率分布、不同數(shù)據(jù)類型的假設(shè)檢驗、廣義線性模型、生存分析和貝葉斯統(tǒng)計學等從入門到不錯的內(nèi)容。 本書利用Python這門開源語言，不僅在直觀上對數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計檢驗提供了很好的理解，而且在相關(guān)數(shù)學公式的講解上也能夠做到深入淺出。本書的可操作性很強，配套提供相關(guān)的代碼和數(shù)據(jù)，讀者可以依照書中所講，復現(xiàn)和加深對相關(guān)知識的理解。 本書適合對統(tǒng)計學和Python有興趣的讀者，特別是在實驗學科中需要利用Python的強大功能來進行數(shù)據(jù)處理和統(tǒng)計分析的學生和研究人員。
PythonPYTHON統(tǒng)計分析 目錄
第 一部分 Python和統(tǒng)計學
第 1章 為什么學習統(tǒng)計學 2
第 2章 Python 4
2.1 開始 4
2.1.1 慣例 4
2.1.2 發(fā)行版和包 5
2.1.3 安裝Python 7
2.1.4 安裝R和rpy2 8
2.1.5 個性化IPython/Jupyter 9
2.1.6 Python資源 12
2.1.7 第 一個Python程序 13
2.2 Python數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 14
2.2.1 Python數(shù)據(jù)類型 14
2.2.2 索引和切片 16
2.2.3 向量和數(shù)組 17
2.3 IPython/Jupyter：一個交互式的Python編程環(huán)境 18
2.3.1 Qt控制臺的第 一個會話 19
2.3.2 Notebook和rpy2 21
2.3.3 IPython小貼士 23
2.4 開發(fā)Python程序 24
2.4.1 將交互式命令轉(zhuǎn)化為一個Python程序 24
2.4.2 函數(shù)、模塊和包 26
2.4.3 Python小貼士 30
2.4.4 代碼版本控制 31
2.5 Pandas：用于統(tǒng)計學的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 31
2.5.1 數(shù)據(jù)處理 31
2.5.2 分組（Grouping） 33
2.6 Statsmodels：統(tǒng)計建模的工具 34
2.7 Seaborn：數(shù)據(jù)可視化 35
2.8 一般慣例 36
2.9 練習 36
第3章 數(shù)據(jù)輸入 38
3.1 從文本文件中輸入 38
3.1.1 目視檢查 38
3.1.2 讀入ASCII數(shù)據(jù)到Python中 38
3.2 從MS Excel中導入 42
3.3 從其他格式導入數(shù)據(jù) 43
第4章 統(tǒng)計數(shù)據(jù)的展示 45
4.1 數(shù)據(jù)類型 45
4.1.1 分類數(shù)據(jù) 45
4.1.2 數(shù)值型 46
4.2 在Python中作圖 46
4.2.1 函數(shù)式和面向?qū)ο笫降睦L圖方法 47
4.2.2 交互式繪圖 48
4.3 展示統(tǒng)計學數(shù)據(jù)集 52
4.3.1 單變量數(shù)據(jù) 53
4.3.2 二元變量和多元變量繪圖 59
4.4 練習 61
第二部分 分布和假設(shè)檢驗
第5章 背景 63
5.1 總體和樣本 63
5.2 概率分布 64
5.2.1 離散分布 64
5.2.2 連續(xù)分布 65
5.2.3 期望值和方差 65
5.3 自由度 66
5.4 研究設(shè)計 66
5.4.1 術(shù)語 67
5.4.2 概述 67
5.4.3 研究類型 68
5.4.4 實驗設(shè)計 69
5.4.5 個人建議 72
5.4.6 臨床研究計劃 73
第6章 單變量的分布 74
6.1 分布的特征描述 74
6.1.1 分布中心 74
6.1.2 量化變異度 76
6.1.3 分布形狀的參數(shù)描述 79
6.1.4 概率密度的重要展示 81
6.2 離散分布 82
6.2.1 伯努利分布 82
6.2.2 二項分布 83
6.2.3 泊松分布 85
6.3 正態(tài)分布 86
6.3.1 正態(tài)分布的例子 88
6.3.2 中心極限定理 88
6.3.3 分布和假設(shè)檢驗 89
6.4 來自正態(tài)分布的連續(xù)型分布 90
6.4.1 t分布 90
6.4.2 卡方分布 92
6.4.3 F分布 94
6.5 其他連續(xù)型分布 95
6.5.1 對數(shù)正態(tài)分布 96
6.5.2 韋伯分布 96
6.5.3 指數(shù)分布 97
6.5.4 均勻分布 98
6.6 練習 98
第7章 假設(shè)檢驗 100
7.1 典型分析步驟 100
7.1.1 數(shù)據(jù)篩選和離群值 100
7.1.2 正態(tài)性檢驗 101
7.1.3 轉(zhuǎn)換 104
7.2 假設(shè)概念、錯誤、p值和樣本量 104
7.2.1 一個例子 104
7.2.2 推廣和應(yīng)用 105
7.2.3 p值的解釋 106
7.2.4 錯誤的類型 107
7.2.5 樣本量 108
7.3 靈敏度和特異度 110
7.4 受試者操作特征（ROC）曲線 113
第8章 數(shù)值型數(shù)據(jù)的均值檢驗 114
8.1 樣本均值的分布 114
8.1.1 單樣本均值的t檢驗 114
8.1.2 Wilcoxon符號秩和檢驗 116
8.2 兩組之間的比較 117
8.2.1 配對t檢驗 117
8.2.2 獨立組別之間的t檢驗 118
8.2.3 兩組之間的非參數(shù)比較：Mann-Whitney檢驗 118
8.2.4 統(tǒng)計學假設(shè)檢驗與統(tǒng)計學建模 118
8.3 多組比較 120
8.3.1 方差分析（ANOVA） 120
8.3.2 多重比較 123
8.3.3 Kruskal?CWallis檢驗 125
8.3.4 兩因素方差分析 126
8.3.5 三因素方差分析 126
8.4 總結(jié)：選擇正確的檢驗方法進行組間比較 127
8.4.1 典型的檢驗 127
8.4.2 假設(shè)的例子 128
8.5 練習 129
第9章 分類數(shù)據(jù)的檢驗 131
9.1 單個率 131
9.1.1 置信區(qū)間 131
9.1.2 解釋 132
9.1.3 例子 132
9.2 頻數(shù)表 133
9.2.1 單因素卡方檢驗 133
9.2.2 卡方列聯(lián)表檢驗 134
9.2.3 Fisher精確檢驗 136
9.2.4 McNemar檢驗 139
9.2.5 Cochran's Q檢驗 140
9.3 練習 141
第 10章 生存時間分析 144
10.1 生存分布 144
10.2 生存概率 145
10.2.1 刪失 145
10.2.2 Kaplan?CMeier生存曲線 146
10.3 在兩組間比較生存曲線 148
第三部分 統(tǒng)計建模
第 11章 線性回歸模型 150
11.1 線性相關(guān) 150
11.1.1 相關(guān)系數(shù) 150
11.1.2 秩相關(guān) 151
11.2 一般線性回歸模型 152
11.2.1 例子1：簡單線性回歸 153
11.2.2 例子2：二次方擬合 153
11.2.3 決定系數(shù) 154
11.3 Patsy：公式的語言 155
11.4 用Python進行線性回歸分析 158
11.4.1 例子1：擬合帶置信區(qū)間的直線 158
11.4.2 例子2：嘈雜的二次多項式 159
11.5 線性回歸模型的結(jié)果 162
11.5.1 例子：英國的煙草和酒精 162
11.5.2 帶有截距的回歸的定義 165
11.5.3 R2值 165
11.5.4 調(diào)整后的R2值 165
11.5.5 模型的系數(shù)和它們的解釋 168
11.5.6 殘差分析 171
11.5.7 異常值 174
11.5.8 用Sklearn進行回歸 175
11.5.9 結(jié)論 176
11.6 線性回歸模型的假設(shè) 177
11.7 線性回歸模型結(jié)果的解釋 180
11.8 Bootstrapping 180
11.9 練習 181
第 12章 多元數(shù)據(jù)分析 182
12.1 可視化多元相關(guān) 182
12.1.1 散點圖矩陣 182
12.1.2 相關(guān)性矩陣 182
12.2 多重線性回歸 184
第 13章 離散數(shù)據(jù)的檢驗 185
13.1 等級資料的組間比較 185
13.2 Logistic回歸 186
13.3 廣義線性模型 188
13.3.1 指數(shù)族分布 189
13.3.2 線性預測器和連接函數(shù) 189
13.4 有序Logistic回歸 189
13.4.1 問題定義 189
13.4.2 優(yōu)化 191
13.4.3 代碼 191
13.4.4 性能 191
第 14章 貝葉斯統(tǒng)計學 193
14.1 貝葉斯學派與頻率學派的解釋 193
14.2 計算機時代的貝葉斯方法 195
14.3 例子：用馬爾可夫鏈蒙特卡洛模擬分析挑戰(zhàn)者號災(zāi)難 195
14.4 總結(jié) 198
參考答案 199
術(shù)語表 219
參考文獻 223
第 1章 為什么學習統(tǒng)計學 2
第 2章 Python 4
2.1 開始 4
2.1.1 慣例 4
2.1.2 發(fā)行版和包 5
2.1.3 安裝Python 7
2.1.4 安裝R和rpy2 8
2.1.5 個性化IPython/Jupyter 9
2.1.6 Python資源 12
2.1.7 第 一個Python程序 13
2.2 Python數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 14
2.2.1 Python數(shù)據(jù)類型 14
2.2.2 索引和切片 16
2.2.3 向量和數(shù)組 17
2.3 IPython/Jupyter：一個交互式的Python編程環(huán)境 18
2.3.1 Qt控制臺的第 一個會話 19
2.3.2 Notebook和rpy2 21
2.3.3 IPython小貼士 23
2.4 開發(fā)Python程序 24
2.4.1 將交互式命令轉(zhuǎn)化為一個Python程序 24
2.4.2 函數(shù)、模塊和包 26
2.4.3 Python小貼士 30
2.4.4 代碼版本控制 31
2.5 Pandas：用于統(tǒng)計學的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 31
2.5.1 數(shù)據(jù)處理 31
2.5.2 分組（Grouping） 33
2.6 Statsmodels：統(tǒng)計建模的工具 34
2.7 Seaborn：數(shù)據(jù)可視化 35
2.8 一般慣例 36
2.9 練習 36
第3章 數(shù)據(jù)輸入 38
3.1 從文本文件中輸入 38
3.1.1 目視檢查 38
3.1.2 讀入ASCII數(shù)據(jù)到Python中 38
3.2 從MS Excel中導入 42
3.3 從其他格式導入數(shù)據(jù) 43
第4章 統(tǒng)計數(shù)據(jù)的展示 45
4.1 數(shù)據(jù)類型 45
4.1.1 分類數(shù)據(jù) 45
4.1.2 數(shù)值型 46
4.2 在Python中作圖 46
4.2.1 函數(shù)式和面向?qū)ο笫降睦L圖方法 47
4.2.2 交互式繪圖 48
4.3 展示統(tǒng)計學數(shù)據(jù)集 52
4.3.1 單變量數(shù)據(jù) 53
4.3.2 二元變量和多元變量繪圖 59
4.4 練習 61
第二部分 分布和假設(shè)檢驗
第5章 背景 63
5.1 總體和樣本 63
5.2 概率分布 64
5.2.1 離散分布 64
5.2.2 連續(xù)分布 65
5.2.3 期望值和方差 65
5.3 自由度 66
5.4 研究設(shè)計 66
5.4.1 術(shù)語 67
5.4.2 概述 67
5.4.3 研究類型 68
5.4.4 實驗設(shè)計 69
5.4.5 個人建議 72
5.4.6 臨床研究計劃 73
第6章 單變量的分布 74
6.1 分布的特征描述 74
6.1.1 分布中心 74
6.1.2 量化變異度 76
6.1.3 分布形狀的參數(shù)描述 79
6.1.4 概率密度的重要展示 81
6.2 離散分布 82
6.2.1 伯努利分布 82
6.2.2 二項分布 83
6.2.3 泊松分布 85
6.3 正態(tài)分布 86
6.3.1 正態(tài)分布的例子 88
6.3.2 中心極限定理 88
6.3.3 分布和假設(shè)檢驗 89
6.4 來自正態(tài)分布的連續(xù)型分布 90
6.4.1 t分布 90
6.4.2 卡方分布 92
6.4.3 F分布 94
6.5 其他連續(xù)型分布 95
6.5.1 對數(shù)正態(tài)分布 96
6.5.2 韋伯分布 96
6.5.3 指數(shù)分布 97
6.5.4 均勻分布 98
6.6 練習 98
第7章 假設(shè)檢驗 100
7.1 典型分析步驟 100
7.1.1 數(shù)據(jù)篩選和離群值 100
7.1.2 正態(tài)性檢驗 101
7.1.3 轉(zhuǎn)換 104
7.2 假設(shè)概念、錯誤、p值和樣本量 104
7.2.1 一個例子 104
7.2.2 推廣和應(yīng)用 105
7.2.3 p值的解釋 106
7.2.4 錯誤的類型 107
7.2.5 樣本量 108
7.3 靈敏度和特異度 110
7.4 受試者操作特征（ROC）曲線 113
第8章 數(shù)值型數(shù)據(jù)的均值檢驗 114
8.1 樣本均值的分布 114
8.1.1 單樣本均值的t檢驗 114
8.1.2 Wilcoxon符號秩和檢驗 116
8.2 兩組之間的比較 117
8.2.1 配對t檢驗 117
8.2.2 獨立組別之間的t檢驗 118
8.2.3 兩組之間的非參數(shù)比較：Mann-Whitney檢驗 118
8.2.4 統(tǒng)計學假設(shè)檢驗與統(tǒng)計學建模 118
8.3 多組比較 120
8.3.1 方差分析（ANOVA） 120
8.3.2 多重比較 123
8.3.3 Kruskal?CWallis檢驗 125
8.3.4 兩因素方差分析 126
8.3.5 三因素方差分析 126
8.4 總結(jié)：選擇正確的檢驗方法進行組間比較 127
8.4.1 典型的檢驗 127
8.4.2 假設(shè)的例子 128
8.5 練習 129
第9章 分類數(shù)據(jù)的檢驗 131
9.1 單個率 131
9.1.1 置信區(qū)間 131
9.1.2 解釋 132
9.1.3 例子 132
9.2 頻數(shù)表 133
9.2.1 單因素卡方檢驗 133
9.2.2 卡方列聯(lián)表檢驗 134
9.2.3 Fisher精確檢驗 136
9.2.4 McNemar檢驗 139
9.2.5 Cochran's Q檢驗 140
9.3 練習 141
第 10章 生存時間分析 144
10.1 生存分布 144
10.2 生存概率 145
10.2.1 刪失 145
10.2.2 Kaplan?CMeier生存曲線 146
10.3 在兩組間比較生存曲線 148
第三部分 統(tǒng)計建模
第 11章 線性回歸模型 150
11.1 線性相關(guān) 150
11.1.1 相關(guān)系數(shù) 150
11.1.2 秩相關(guān) 151
11.2 一般線性回歸模型 152
11.2.1 例子1：簡單線性回歸 153
11.2.2 例子2：二次方擬合 153
11.2.3 決定系數(shù) 154
11.3 Patsy：公式的語言 155
11.4 用Python進行線性回歸分析 158
11.4.1 例子1：擬合帶置信區(qū)間的直線 158
11.4.2 例子2：嘈雜的二次多項式 159
11.5 線性回歸模型的結(jié)果 162
11.5.1 例子：英國的煙草和酒精 162
11.5.2 帶有截距的回歸的定義 165
11.5.3 R2值 165
11.5.4 調(diào)整后的R2值 165
11.5.5 模型的系數(shù)和它們的解釋 168
11.5.6 殘差分析 171
11.5.7 異常值 174
11.5.8 用Sklearn進行回歸 175
11.5.9 結(jié)論 176
11.6 線性回歸模型的假設(shè) 177
11.7 線性回歸模型結(jié)果的解釋 180
11.8 Bootstrapping 180
11.9 練習 181
第 12章 多元數(shù)據(jù)分析 182
12.1 可視化多元相關(guān) 182
12.1.1 散點圖矩陣 182
12.1.2 相關(guān)性矩陣 182
12.2 多重線性回歸 184
第 13章 離散數(shù)據(jù)的檢驗 185
13.1 等級資料的組間比較 185
13.2 Logistic回歸 186
13.3 廣義線性模型 188
13.3.1 指數(shù)族分布 189
13.3.2 線性預測器和連接函數(shù) 189
13.4 有序Logistic回歸 189
13.4.1 問題定義 189
13.4.2 優(yōu)化 191
13.4.3 代碼 191
13.4.4 性能 191
第 14章 貝葉斯統(tǒng)計學 193
14.1 貝葉斯學派與頻率學派的解釋 193
14.2 計算機時代的貝葉斯方法 195
14.3 例子：用馬爾可夫鏈蒙特卡洛模擬分析挑戰(zhàn)者號災(zāi)難 195
14.4 總結(jié) 198
參考答案 199
術(shù)語表 219
參考文獻 223
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PythonPYTHON統(tǒng)計分析 作者簡介
作者簡介 托馬斯·哈斯爾萬特（Thomas Haslwanter）在學術(shù)機構(gòu)中有超過10年的教學經(jīng)驗，是林茨上奧地利州應(yīng)用科學大學（University of Applied Sciences Upper Austria in Linz）醫(yī)學工程系的教授，瑞士蘇黎世聯(lián)邦理工學院講師，并曾在澳大利亞悉尼大學和德國圖賓根大學擔任過研究員。他在醫(yī)學研究方面經(jīng)驗豐富，專注于眩暈癥的診斷、治療和康復。在深入使用Matlab十五年后，他發(fā)現(xiàn)Python非常強大，并將其用于統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析、聲音和圖像處理以及生物仿真應(yīng)用。 譯者簡介 李銳，復旦大學公共衛(wèi)生學院流行病與生物統(tǒng)計專業(yè)博士生，Python、R和Lisp語言的愛好者，主要研究方向為統(tǒng)計學習和機器學習建模以及組學數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘。先后以第一作者身份發(fā)表學術(shù)論文6篇，其中SCI論文4篇。參編中文專著2本。 審校者簡介 張志杰，復旦大學公共衛(wèi)生學院副教授，多本國際醫(yī)療衛(wèi)生期刊的特邀編輯，研究方向為統(tǒng)計建模和醫(yī)學領(lǐng)域的統(tǒng)計分析方法。參與并完成國家重大科技專項、“863”、國家“十五”科技攻關(guān)課題、自然科學基金重大項目等多項國家級課題的研究，研究成果先后獲2010年全國百篇優(yōu)秀博士學位論文、2012年上海市醫(yī)學獎二等獎、上海市科技進步獎二等獎以及中華醫(yī)學獎三等獎，2011年入選復旦大學首批“卓學人才計劃”，2013年入選上海市第二批新優(yōu)青人才計劃。
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