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现代统计学：使用Python的计算方法

介绍

《现代统计学：使用Python的计算方法》是一本介绍如何应用Python进行统计分析的书籍。该书旨在向读者介绍统计学的基本概念和常用方法，并通过Python编程语言演示如何应用这些方法进行数据分析和统计建模。以下是该书的主要内容和特点：

1. 基本概念介绍： 书中首先介绍了统计学的基本概念，包括概率论、统计推断、假设检验等内容，为读者打下了扎实的理论基础。

2. Python编程入门： 该书从零开始介绍了Python编程语言的基本语法和常用库，使读者能够快速上手使用Python进行数据分析和统计计算。

3. 数据处理和可视化： 书中介绍了如何使用Python对数据进行清洗、处理和可视化，包括数据的读取、转换、筛选等操作，以及如何利用matplotlib、seaborn等库绘制各种统计图表。

4. 统计分析方法： 该书涵盖了常用的统计分析方法，包括描述统计、回归分析、方差分析、聚类分析等内容，并结合实际案例演示了如何使用Python实现这些方法。

5. 机器学习和深度学习： 除了传统的统计分析方法外，该书还介绍了机器学习和深度学习在统计学中的应用，包括分类、聚类、回归等算法，并通过scikit-learn、TensorFlow等库演示了如何应用这些算法进行数据分析和预测。

总的来说，《现代统计学：使用Python的计算方法》通过结合统计学理论和Python编程实践，帮助读者全面掌握统计学知识，并通过实际项目案例和代码示例指导读者将理论知识应用到实际数据分析中。

另一本与此密切相关的教科书是《工业统计:使用Python的计算机方法》。它涵盖了统计过程控制(包括多元方法)、实验设计(包括计算机实验)和可靠性方法(包括贝叶斯可靠性)等主题。这些教材可以单独使用，也可以用于连续的课程。

mistat Python包可以在https://gedeck.github.io/mistat-code-solutions/ModernStatistics/上访问。