目录

  • 1 课程概论
    • 1.1 数据与统计学
    • 1.2 Python统计数据处理
    • 1.3 章节测验
  • 2 Python描述统计分析
    • 2.1 水平统计量
    • 2.2 差异统计量
    • 2.3 分布形状统计量
    • 2.4 数据标准化
    • 2.5 数据可视化
    • 2.6 现代统计图形
    • 2.7 章节测验
  • 3 Python概率基础
    • 3.1 概率基础
    • 3.2 样本统计量的概率分布
    • 3.3 章节测验
  • 4 Python参数估计
    • 4.1 参数估计的原理
    • 4.2 总体均值的估计
    • 4.3 总体方差的估计
    • 4.4 章节测验
  • 5 Python假设检验
    • 5.1 假设检验的原理
    • 5.2 总体均值的假设检验
    • 5.3 总体方差的检验
    • 5.4 章节测验
  • 6 Python类别变量分析
    • 6.1 一个类别变量的拟合优度检验
    • 6.2 两个类别变量的独立性检验
    • 6.3 章节测验
  • 7 Python回归分析
    • 7.1 变量间的关系
    • 7.2 一元线性回归
    • 7.3 多元线性回归
    • 7.4 章节测验
  • 8 时间序列分析
    • 8.1 时间序列的描述性分析
    • 8.2 时间序列的成分及其分解
    • 8.3 时间序列预测
    • 8.4 章节测验
  • 9 课程复习
    • 9.1 各章要点
    • 9.2 总复习测验
Python统计数据处理