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《统计学原理实验教程(Python)》书中代码实现。尽可能加注释,力求代码的可复用性。

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《统计学原理实验教程(Python)》书中代码实现

简介

《统计学原理实验教程(Python)》是厦门大学出版社在2019年出版的图书,主要通过python来实现统计学中最基本的检验方法。个人觉得本书内容较为基础,适合初学者进行学习。结构体系化,由浅入深。是一本很好的入门教科书。

个人认为本书适合,具有基本的统计学知识且以python作为数据分析工具的人进行入门,了解如何通过python实现统计学中最基本的一些方法。

这本书比较薄,其中,回归分析和时间序列分析的篇幅较小,介绍较浅,这部分可以自行深入了解。

感谢本书的编著者!

注意

有些数据内容我可能会有所改动,但不影响什么。

尽可能加上注释,力求清晰易读,增强代码可复用性。

个人建议在阅读之前可以复习下相关基础概念,便于更好地理解。

目录

第二章 描述性统计分析

第一节 分布数列

实验2-1 连续变量分布数列的编制

实验2-2 离散变量分布数列的编制

第二节 统计图

第三节 描述统计量

实验2-7 计算描述统计量

实验2-8 使用分类汇总计算描述统计量

实验2-9 使用数据透视表方法计算描述统计量

实验2-10 计算分组资料的描述统计量

第三章 概率计算与随机抽样

第一节 概率计算

实验3-1 二项分布概率的计算

实验3-2 泊松分布概率计算

实验3-3 超几何分布概率计算

实验3-4 正态分布概率计算

实验3-5 卡方分布概率计算

实验3-6 t分布概率计算

实验3-7 F分布概率计算

实验3-8 排列组合与阶乘函数计算概率

实验3-9 概率密度函数图的绘制

第二节 随机抽样

实验3-10 使用随机数发生器创建随机数

实验3-11 使用随机数函数创建随机数

实验3-12 正态分布的模拟

实验3-13 随机抽样

第四章 参数估计与假设检验

第一节 参数估计

实验4-1 总体均值的区间估计:大样本

实验4-2 总体均值的区间估计:小样本

实验4-3 总体成数的估计

实验4-4 总体方差的估计

第二节 参数检验

实验4-5 单一总体均值检验:大样本

实验4-6 单一总体均值检验:正态总体,方差已知

实验4-7 单一总体均值检验:正态总体,方差未知

实验4-8 两个总体的均值检验:总体方差未知,大样本

实验4-8 两个总体的均值检验:总体方差未知,大样本

实验4-10 配对样本t检验

实验4-11 单一总体成数的假设检验

实验4-12 两个总体的成数检验

实验4-13 单一总体方差的假设检验

实验4-14 两个总体的方差检验

第三节 非参数检验

实验4-15 卡方检验

实验4-16 单样本符号检验

实验4-17 配对样本的符号检验

实验4-18 秩和检验

实验4-19 游程检验

第五章 方差分析

第一节 单因素方差分析

实验5-1 单因素方差分析

第二节 双因素方差分析

实验5-2 无交互作用的双因素方差分析

实验5-3 有交互作用的双因素方差分析

第六章 相关与回归分析

第一节 相关分析

实验6-1 计算协方差

实验6-2 计算相关系数

实验6-3 绘制相关图

第二节 回归分析

实验6-4 一元线性回归分析与预测

实验6-5 多元线性回归分析和预测

实验6-6 非线性回归分析

第七章 时间序列分析

第一节 平均发展速度

实验7-1 基于几何法的平均发展速度

实验7-2 基于方程式法的平均发展速度

第二节 长期趋势的测定

实验7-3 移动平均测定长期趋势

实验7-4 趋势模型法测定长期趋势

第三节 季节变动与循环变动的测定

实验7-5 季节变动的测定

实验7-6 循环变动的测定

第四节 时间序列预测

实验7-7 时间序列模型的预测

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