¡Una buena recomendación de libro es "Análisis estadístico de Python"!

El "Análisis estadístico de Python" se centra en el conocimiento estadístico básico y la prueba de hipótesis, y describe de manera concisa la aplicación de Python en el análisis de datos, la visualización y el modelado estadístico.

Incluye principalmente una breve introducción a Python, diseño de investigación, gestión de datos, distribución de probabilidad, prueba de hipótesis de diferentes tipos de datos, modelos lineales generalizados, análisis de supervivencia y estadísticas bayesianas, etc., desde el contenido básico hasta el avanzado.

Al mismo tiempo, el uso de Python, un lenguaje de código abierto, no solo proporciona una buena comprensión intuitiva del análisis de datos y las pruebas estadísticas, sino que también permite explicar fórmulas matemáticas relevantes de una manera manera sencilla y profunda. Este libro es altamente operable y proporciona códigos y datos relevantes. Los lectores pueden seguir las instrucciones del libro para reproducir y profundizar su comprensión del conocimiento relevante.

El autor es Thomas Haslwanter, que tiene más de 10 años de experiencia docente en instituciones académicas y es profesor en la Universidad de Ciencias Aplicadas de Alta Austria en Linz) es profesor en el Departamento de Medicina. Engineering, es profesor en el Instituto Federal Suizo de Tecnología en Zurich y se ha desempeñado como investigador en la Universidad de Sydney, Australia, y en la Universidad de Tübingen, Alemania.

Tiene una amplia experiencia en la investigación médica, centrándose en el diagnóstico, tratamiento y rehabilitación del vértigo. Después de quince años de uso intensivo de Matlab, descubrió que Python era muy potente y lo utilizó para análisis de datos estadísticos, procesamiento de imágenes y sonido y aplicaciones de simulación biológica.

"Análisis estadístico de Python" fue traducido por Li Rui, estudiante de doctorado en epidemiología y bioestadística en la Escuela de Salud Pública de la Universidad de Fudan y amante de los lenguajes Python, R y Lisp. Su principal dirección de investigación. es el aprendizaje estadístico y el modelado de aprendizaje automático y la extracción de datos de datos ómicos. Ha publicado 6 artículos académicos como primer autor, incluidos 4 artículos SCI. Participó en la edición de 2 monografías chinas.

"Análisis estadístico de Python" contiene dos partes, que explican respectivamente Python y las estadísticas, así como la distribución y las pruebas de hipótesis.

Este libro enfatiza las soluciones a problemas prácticos y es un buen puente entre estadísticos/informáticos y expertos experimentales (como biólogos, físicos, médicos, etc.). Para permitir que los lectores comprendan mejor el contenido del libro, el autor también proporciona ejemplos prácticos y ejercicios prácticos (con respuestas al final del libro), lo que hace que el libro sea accesible a una amplia gama de audiencias, desde estudiantes universitarios hasta estudiantes universitarios. en varias carreras a estudiantes que buscan respuestas a preguntas específicas.

"Análisis estadístico de Python" es adecuado para lectores interesados ​​en estadísticas y Python, especialmente estudiantes e investigadores que necesitan utilizar las potentes funciones de Python para el procesamiento de datos y el análisis estadístico en sujetos experimentales. ¡una mirada!