楼主: vrooadk
1156 2

O'Reilly-Think Stats- Probability and Statistics for Programmers免费下 [推广有奖]

  • 1关注
  • 2粉丝

硕士生

7%

还不是VIP/贵宾

-

威望
0
论坛币
115 个
通用积分
4.6994
学术水平
4 点
热心指数
19 点
信用等级
3 点
经验
1237 点
帖子
161
精华
0
在线时间
101 小时
注册时间
2008-12-9
最后登录
2019-4-4

相似文件 换一批

+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~ !

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
#不好意思,刚刚贴错版了,也不知道如何删贴,下载link在这里。
# https://bbs.pinggu.org/forum.php?mod=viewthread&tid=1169820

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.

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
think_stats_comp.png
二维码

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

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

沙发
vrooadk 发表于 2011-9-7 03:14:58 |只看作者 |坛友微信交流群
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

使用道具

藤椅
vrooadk 发表于 2011-9-14 04:50:45 |只看作者 |坛友微信交流群
呵呵,免费了,服务大家!

使用道具

您需要登录后才可以回帖 登录 | 我要注册

本版微信群
加好友,备注jltj
拉您入交流群

京ICP备16021002-2号 京B2-20170662号 京公网安备 11010802022788号 论坛法律顾问:王进律师 知识产权保护声明   免责及隐私声明

GMT+8, 2024-5-25 09:36