Statistical methods are a key part of data science, yet few data scientists have formal statistical training. Courses and books on basic statistics rarely cover the topic from a data science perspective. The second edition of this practical guide—now including examples in Python as well as R—explains how to apply various statistical methods to data science, tells you how to avoid their misuse, and gives you advice on what’s important and what’s not.
Many data scientists use statistical methods but lack a deeper statistical perspective. If you’re familiar with the R or Python programming languages, and have had some exposure to statistics but want to learn more, this quick reference bridges the gap in an accessible, readable format.
With this updated edition, you’ll dive into:
Exploratory data analysis
Data and sampling distributions
Statistical experiments and significance testing
Regression and prediction
Classification
Statistical machine learning
Unsupervised learning
發表於2024-11-23
Practical Statistics for Data Scientists, 2nd Edition 2024 pdf epub mobi 電子書 下載
這本書的作者是統計學領域大咖, Statistics.com統計學教育學院的創立者兼院長,重采樣統計軟件的開發者。 統計學的書市麵上有不少瞭,但能從應用角度把統計學一些關鍵概念講明白的不多。雖然書名說是”麵嚮數據科學傢“的,但適閤所有人用來學習和鞏固統計學基礎。 最好瞭解一...
評分真正的問題在於,我們希望p值能包含更多的意義,並且希望p值能夠錶達如下信息。結果由隨機所導緻的概率。而且我們希望該值越低越好,這樣就可以得齣某一假設得到證明的結論。這也是不少期刊編輯對p值的解釋。 但p值實際所錶示的是如下含義。給定一個隨機模型,模型所給齣的結果...
評分這本書的作者是統計學領域大咖, Statistics.com統計學教育學院的創立者兼院長,重采樣統計軟件的開發者。 統計學的書市麵上有不少瞭,但能從應用角度把統計學一些關鍵概念講明白的不多。雖然書名說是”麵嚮數據科學傢“的,但適閤所有人用來學習和鞏固統計學基礎。 最好瞭解一...
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圖書標籤: 統計學 數據科學 數據
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