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  • 基于Python的数理统计学 崔玉杰 编 大中专 文轩网
  • 新华书店正版
    • 作者: 崔玉杰著
    • 出版社: 北京邮电大学出版社
    • 出版时间:2022-06-01 00:00:00
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         https://product.suning.com/0070067633/11555288247.html

     

    商品参数
    • 作者: 崔玉杰著
    • 出版社:北京邮电大学出版社
    • 出版时间:2022-06-01 00:00:00
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 印刷时间:2022-06-01
    • 字数:402000
    • 页数:237
    • 开本:16开
    • 装帧:平装
    • ISBN:9787563566396
    • 国别/地区:中国
    • 版权提供:北京邮电大学出版社

    基于Python的数理统计学

    作  者:崔玉杰 编
    定  价:42
    出 版 社:北京邮电大学出版社
    出版日期:2022年06月01日
    页  数:248
    装  帧:平装
    ISBN:9787563566396
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    内容简介

    本书在介绍数理统计的基本概念和基本理论的基础上,利用Python处理随机数据。 本书共分6章,内容包括Python基础、随机样本与抽样分布、参数估计、假设检验、方差分析、一元线性回归分析。另外,本书设置了4个Python上机编程实验。本书可以作为统计专业的教材以及非统计专业高年级、非统计专业研究生的参考书,也可以供其他工程技术人员参考。

    作者简介

    精彩内容

    目录
    第1章 Python基础
    1.1 Python简介
    1.1.1 Python的发展历史
    1.1.2 Python的特点
    1.2 Python的安装
    1.2.1 Anaconda的安装
    1.2.2 Jupyter Notebook的调用
    1.2.3 PyCharm的安装
    1.3 Python的计算功能
    1.4 字符串
    1.5 列表
    1.6 Python控制语句
    1.6.1 顺序语句
    1.6.2 if语句
    1.6.3 for语句
    1.6.4 while语句
    1.6.5 range()函数
    1.6.6 break语句和continue语句
    1.7 Python函数
    1.7.1 Python函数的定义
    1.7.2 Python函数的参数
    1.7.3 匿名函数lambda
    1.7.4 编写程序的注意事项
    1.8 数据结构浅析
    1.8.1 列表的11种常用方法
    1.8.2 列表常用方法解析
    1.8.3 列表堆栈、队列的使用方法
    1.8.4 内置函数filter()、map()以及reduce()在列表中的应用
    1.8.5 列表推导式
    1.8.6 元组
    1.8.7 集合set()
    1.8.8 字典dict()
    1.8.9 与for循环相关的重要函数及其应用
    1.8.10 数值操作符、比较操作符以及逻辑操作符
    习题1
    第2章 随机样本与抽样分布
    2.1 概述
    2.2 随机样本
    2.2.1 总体与样本
    2.2.2 统计量
    2.3 抽样分布
    2.3.1 样本均值的分布
    2.3.2 顺序统计量的分布
    2.3.3 X2分布
    2.3.4 t分布
    2.3.5 F分布
    2.3.6 正态总体中其他几个常用统计量的分布
    2.4 基于Python的抽样分布知识简介
    2.4.1 数理统计常用Python模块导入方式简介
    2.4.2 正态随机数
    2.4.3 t分布随机数
    2.4.4 X2(n)分布随机数
    2.4.5 F分布随机数
    2.4.6 利用Python求各种分布的分位数举例
    习题2
    实验(一) Python的安装及初步应用
    第3章 参数估计
    3.1 点估计
    3.1.1 参数估计
    3.1.2 点估计法
    3.2 估计量的评价标准
    3.2.1 无偏性
    3.2.2 有效性
    3.2.3 一致性
    3.3 区间估计
    3.3.1 区间估计概述
    3.3.2 区间估计分析
    3.4 正态总体均值与方差的区间估计
    3.4.1 单一正态总体均值与方差的区间估计
    3.4.2 两个正态总体均值之差与方差之比的区间估计
    3.4.3 大样本情形下总体均值的区间估计
    3.5 单侧置信区间
    习题3
    第4章 假设检验
    4.1 假设检验的基本概念
    4.2 一个正态总体的假设检验
    4.3 两个正态总体的假设检验
    4.3.1 均值(或均值差)的检验
    4.3.2 方差(或方差比)的检验
    4.4 假设检验中的两类错误
    4.5 非参数检验
    4.5.1 总体分布的假设检验
    4.5.2 独立性的检验
    习题4
    实验(二) Python在常用统计估计与检验中的应用
    第5章 方差分析
    5.1 单因素试验的方差分析
    5.1.1 方差分析的基本思想
    5.1.2 单因素试验的方差分析模型
    5.1.3 假设检验
    5.2 双因素试验的方差分析
    5.2.1 双因素等重复试验的方差分析
    5.2.2 双因素无重复试验的方差分析
    习题5
    实验(三) Python在方差分析中的应用
    第6章 一元线性回归分析
    6.1 变量之间的关系与一元线性回归模型
    6.1.1 变量之间的关系
    6.1.2 一元线性回归模型
    6.2 一元线性回归模型的参数估计
    6.2.1 最小二乘法
    6.2.2 极大似然估计
    6.2.3 估计的性质
    6.3 回归方程的线性显著性检验
    6.4 根据回归方程进行预测和控制
    6.4.1 观测点均值E(y0|x0)的置信区间
    6.4.2 观测值y0的预测区间
    6.4.3 几点说明
    6.5 可化为线性回归的非线性回归模型
    6.6 多元回归分析简介
    习题6
    实验(四) Python在回归分析中的应用
    参考文献
    附录A 习题参考答案
    附录B 近10年(2012—2021年)全国硕士研究生招生考试数学(数理统计部分)试题及参考答案
    附录C 常用统计分布表

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