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thomas haslwanter

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圖書介紹 - 資料來源:TAAZE 讀冊生活   評分:
圖書名稱:Python 統計分析:生命科學應用

本書以基礎的統計學知識和假設檢定為重點,簡單扼要闡述了 Python 在資料分析、視覺化和統計建模中的應用。本書主要包含了 Python 簡介、研究設計、資料管理、機率分布、不同資料類型的假設檢定、廣義線性模型、存活分析和貝氏統計等從入門到高階的內容。

本書利用 Python 這門開源語言,不僅直觀上對資料分析和統計檢定提供了很好的解說,在相關數學公式的解釋上也能夠做到深入淺出。此外,本書所述內容的可操作性很強,還提供配套的相關程式碼及資料,方便讀者動手練習。本書適合對統計學與 Python 有興趣的讀者,特別是在實驗學科中需要利用 Python 的強大功能進行資料處理和統計分析的學生及研究人員。

本書範例檔:
https://github.com/thomas-haslwanter/statsintro_python

作者簡介:

Thomas Haslwanter

在學術機構中有超過 10 年的教學經驗,是奧地利林茨上奧應用科技大學(University of Applied Sciences Upper Austria in Linz)醫學工程系的教授,瑞士蘇黎世聯邦理工學院講師,並曾在澳洲雪梨大學和德國杜賓根大學擔任過研究員。他在醫學研究方面經驗豐富,專注於眩暈症的診斷、治療和康復。在深入使用 Matlab 軟體 15 年後,他發現 Python 非常強大,並將其用於統計資料分析、聲音和影像處理以及生物模擬應用。

目錄
| PART 1_Python和統計學 |
Chapter 1 為什麼要學統計學?

Chapter 2 Python
2.1 開始
2.2 Python 資料結構
2.3 IPython/Jupyter:一個互動式的 Python 程式設計環境
2.4 開發 Python 程式
2.5 Pandas:用於統計學的資料結構
2.6 Statsmodels:統計建模的工具
2.7 Seaborn:資料視覺化
2.8 一般慣例
2.9 練習

Chapter 3 資料輸入
3.1 從文字檔中輸入
3.2 從 MS Excel 中匯入
3.3 從其他格式匯入資料

Chapter 4 統計資料的展示
4.1 資料類型
4.2 在 Python 中繪圖
4.3 展示統計資料集
4.4 練習

| PART 2_分布和假設檢定 |
Chapter 5 背...
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