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面向统计学的Python语言实践 读者对象:本书可以用作相关专业的本科学生和研究生的教材和教材参考书
为了培养读者学习统计方法的兴趣,提高读者利用统计知识和Python工具分析数据、解决具体问题的实践能力,书稿编写注重以下两个方面:一是书稿内容包括四个模块。其一是Python基础语法和概念,包括变量、基本数据结构、控制语句、函数、面向对象等。其二是Python数据整理与显示、数据分布特征描述,及Numpy、Pandas、Matplotlib、Statsmodels等第三方库的使用。其三是利用Python常用的统计分析和机器学习第三方库,包括Statsmodels、Scikit-learn实现抽样分布、参数估计、假设检验、方差分析、相关与回归、时间序列、分类和聚类等统计方法。其四是Python实际案例数据分析演示,包括经济高质量发展、人口老龄化、生态环境保护、京津冀协同发展、脱贫攻坚和共同富裕等二十大报告关注的社会经济热点问题。二是书稿内容秉承循序渐进原则,并由易到难分为三个层次。其一是了解Python基础语法;其二是可以使用Python完成实际数据分析,能够利用Python工具直观展现统计方法和解决具体问题,使读者明确统计方法的应用界面;其三是理解Python工具的背后的统计理论,加深统计思想理解,提高运用统计方法和Python工具解决实际社会经济问题的能力,为今后进一步学习和研究打下良好基础。
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