O'Reilly-Think Stats- Probability and Statistics for Programmers免费送

相似文件 换一批

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

Think Stats Probability and Statistics for Programmers
2011年新书，强烈推荐给需要统计知识的programmer！
如果你懂一点python，你就ready to go了!
very concise book, only 140 pages.

放了几天卖1个币，现在免费了！Enjoy！
不过请回复一下，谢谢！ 呵呵！

If you know how to program, you have the skills to turn data into knowledge using the tools of probability and statistics. This concise introduction shows you how to perform statistical analysis computationally, rather than mathematically, with programs written in Python.
You'll work with a case study throughout the book to help you learn the entire data analysis process—from collecting data and generating statistics to identifying patterns and testing hypotheses. Along the way, you'll become familiar with distributions, the rules of probability, visualization, and many other tools and concepts.

• Develop your understanding of probability and statistics by writing and testing code
• Run experiments to test statistical behavior, such as generating samples from several distributions
• Use simulations to understand concepts that are hard to grasp mathematically
• Learn topics not usually covered in an introductory course, such as Bayesian estimation
• Import data from almost any source using Python, rather than be limited to data that has been cleaned and formatted for statistics tools
• Use statistical inference to answer questions about real-world data
  

备注： 文件是8M多，但是是纯可copy paste电子书，非 扫描版。

要看附件请回复，多谢！

OReilly_think_stats_2011.pdf (8.63 MB)

2011-9-7 02:50:05 上传

下载 Think Stats 2011

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏5 回帖

关键词：Probability Programmers Statistics Programmer Programme knowledge python 统计 知识

Contents
Preface v
1    Statistical thinking for programmers 1
1.1       Do first babies arrive late?   .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .     2
1.2       A statistical approach .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .     3
1.3       The National Survey of Family Growth    .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .     3
1.4       Tables and records .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .     5
1.5       Significance    .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .     8
1.6       Glossary   .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .     9
2    Descriptive statistics 11
2.1       Means and averages    .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .   11
2.2       Variance   .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .   12
2.3       Distributions .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .   13
2.4       Representing histograms  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .   14
2.5       Plotting histograms  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .   15
2.6       Representing PMFs  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .   16
2.7       Plotting PMFs   .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .   18
2.8       Outliers .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .   19
2.9       Other visualizations .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .   20x Contents
2.10     Relative risk   .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .   21
2.11     Conditional probability .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .   21
2.12     Reporting results   .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .   22
2.13     Glossary   .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .   23
3    Cumulative distribution functions 25
3.1       The class size paradox   .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .   25
3.2       The limits of PMFs   .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .   27
3.3       Percentiles   .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .   28
3.4       Cumulative distribution functions   .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .   29
3.5       Representing CDFs   .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .   30
3.6       Back to the survey data .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .   32
3.7       Conditional distributions .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .   32
3.8       Random numbers  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .   33
3.9       Summary statistics revisited  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .   34
3.10     Glossary   .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .   35
4    Continuous distributions 37
4.1       The exponential distribution .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .   37
4.2       The Pareto distribution  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .   40
4.3       The normal distribution   .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .   42
4.4       Normal probability plot   .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .   45
4.5       The lognormal distribution    .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .   46
4.6       Why model?  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .   49
4.7       Generating random numbers   .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .   49
4.8       Glossary   .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .   50Contents xi
5    Probability 53
5.1       Rules of probability  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .   54
5.2       Monty Hall .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .   56
5.3       Poincaré   .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .   58
5.4       Another rule of probability .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .   59
5.5       Binomial distribution  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .   60
5.6       Streaks and hot spots  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .   60
5.7       Bayes’s theorem  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .   63
5.8       Glossary   .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .   65
6    Operations on distributions 67
6.1       Skewness  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .   67
6.2       Random Variables .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .   69
6.3       PDFs   .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .   70
6.4       Convolution  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .   72
6.5       Why normal?    .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .   74
6.6       Central limit theorem  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .   75
6.7       The distribution framework  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .   76
6.8       Glossary   .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .   77
7    Hypothesis testing 79
7.1       Testing a difference in means    .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .   80
7.2       Choosing a threshold  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .   82
7.3       Defining the effect .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .   83
7.4       Interpreting the result .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .   83
7.5       Cross-validation .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .   85
7.6       Reporting Bayesian probabilities   .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .   86xii Contents
7.7       Chi-square test .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .   87
7.8       Efficient resampling .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .   88
7.9       Power .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .   90
7.10     Glossary   .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .   90
8    Estimation 93
8.1       The estimation game   .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .   93
8.2       Guess the variance   .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .   94
8.3       Understanding errors .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .   95
8.4       Exponential distributions .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .   96
8.5       Confidence intervals   .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .   97
8.6       Bayesian estimation .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .   97
8.7       Implementing Bayesian estimation  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .   99
8.8       Censored data  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 101
8.9       The locomotive problem  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 102
8.10     Glossary   .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 105
9    Correlation 107
9.1       Standard scores   .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 107
9.2       Covariance  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 108
9.3       Correlation  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 108
9.4       Making scatterplots in pyplot   .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 110
9.5       Spearman’s rank correlation  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 114
9.6       Least squares fit  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 115
9.7       Goodness of fit .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 117
9.8       Correlation and Causation  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 119
9.9       Glossary   .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 121

呵呵，还是免费了吧，多谢！

下来看看

多谢LZ

Thank for your sharing...

look it all

谢谢分享，下载学习。。。

下载瞧瞧
谢谢楼主的分享

喜欢。。。。。。

thanks for sharing