Think Stats pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
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具体描述
If you know how to program, you have the skills to turn data into knowledge using the tools of probability and statistics. This concise introduction shows you how to perform statistical analysis computationally, rather than mathematically, with programs written in Python.
You'll work with a case study throughout the book to help you learn the entire data analysis process—from collecting data and generating statistics to identifying patterns and testing hypotheses. Along the way, you'll become familiar with distributions, the rules of probability, visualization, and many other tools and concepts.
Develop your understanding of probability and statistics by writing and testing code
Run experiments to test statistical behavior, such as generating samples from several distributions
Use simulations to understand concepts that are hard to grasp mathematically
Learn topics not usually covered in an introductory course, such as Bayesian estimation
Import data from almost any source using Python, rather than be limited to data that has been cleaned and formatted for statistics tools
Use statistical inference to answer questions about real-world data
作者简介
Allen Downey is a Professor of Computer Science at the Olin College of Engineering. He has taught computer science at Wellesley College, Colby College and U.C. Berkeley. He has a Ph.D. in Computer Science from U.C. Berkeley and Master's and Bachelor's degrees from MIT.
目录信息
读后感
代码跑出来的概率统计问题； 程序员的概率统计开心辞典； 开放数据集，全代码攻略。 现实工作中，人们常被要求用数据说话。可是，数据自己是不能说话的，只有对它进行可靠分析和深入挖掘才能找到有价值的信息。概率统计是数据分析的通用语言，是大数据时代预测未来的根基。 站...
评分代码跑出来的概率统计问题； 程序员的概率统计开心辞典； 开放数据集，全代码攻略。 现实工作中，人们常被要求用数据说话。可是，数据自己是不能说话的，只有对它进行可靠分析和深入挖掘才能找到有价值的信息。概率统计是数据分析的通用语言，是大数据时代预测未来的根基。 站...
评分代码跑出来的概率统计问题； 程序员的概率统计开心辞典； 开放数据集，全代码攻略。 现实工作中，人们常被要求用数据说话。可是，数据自己是不能说话的，只有对它进行可靠分析和深入挖掘才能找到有价值的信息。概率统计是数据分析的通用语言，是大数据时代预测未来的根基。 站...
评分代码跑出来的概率统计问题； 程序员的概率统计开心辞典； 开放数据集，全代码攻略。 现实工作中，人们常被要求用数据说话。可是，数据自己是不能说话的，只有对它进行可靠分析和深入挖掘才能找到有价值的信息。概率统计是数据分析的通用语言，是大数据时代预测未来的根基。 站...
评分代码跑出来的概率统计问题； 程序员的概率统计开心辞典； 开放数据集，全代码攻略。 现实工作中，人们常被要求用数据说话。可是，数据自己是不能说话的，只有对它进行可靠分析和深入挖掘才能找到有价值的信息。概率统计是数据分析的通用语言，是大数据时代预测未来的根基。 站...
用户评价
这本书的名字叫《Think Stats》，光听名字我就觉得它会是一本能激发思考的统计学读物。我一直觉得统计学这门学科，与其说是死记硬背各种公式定理，不如说是培养一种逻辑思维能力，去理解数据背后的故事，以及如何用数据去严谨地阐述观点。我期待这本书能够像它的名字一样，不仅仅是教会我“怎么做”，更能让我明白“为什么这样做”，并在此过程中，我的统计学思维能得到升华。尤其是在数据爆炸的时代，如何从海量的信息中抽丝剥茧，提炼出有价值的洞察，这已经成为一项至关重要的能力。我希望《Think Stats》能为我提供一套行之有效的方法论，让我能够更加自信地面对各种数据挑战。这本书的封面设计也比较简洁，没有那种让人望而却步的复杂感，反而透露出一种清晰和条理。我脑海中已经勾勒出，翻开书页，迎接我的将是一场关于逻辑、概率和分布的精彩探索。我迫不及待地想知道，它会如何引领我一步步走进统计学的殿堂，让我看到数据的另一面，以及它所蕴含的无限可能。
评分《Think Stats》这个书名，让我感觉它不仅仅是一本关于统计学的书，更是一门关于如何“思考”统计学的课程。我一直以来都对统计学抱有一种敬畏感，总觉得它晦涩难懂，但同时又深知其在现代社会中的重要性。我希望这本书能打破这种距离感，它或许会从一些非常实际的问题出发，让我们看到统计学是如何解决现实生活中的挑战的。我期待它能够用一种更加直观、更加启发式的方式来讲解概念，而不是一味地堆砌公式和定理。我希望它能让我理解，统计学不仅仅是数字和图表，更是逻辑和推理的艺术。我尤其想了解，这本书会如何引导我理解概率的本质，如何去解读各种统计数据的含义，以及如何运用统计学来做出更优的决策。我期待它能让我感觉到，掌握了统计学，就相当于拥有了一把理解世界的钥匙，能够让我更清晰地看到事物的本质。
评分光是《Think Stats》这个书名，就足以勾起我强烈的好奇心。我一直觉得，统计学与其说是一门科学，不如说是一种看待世界、分析问题的方式。我希望这本书能够真正地做到“Think Stats”，也就是通过统计学去思考，去理解。我期待它不是一本枯燥乏味的教科书，而是一本能够激发我深度思考的读物。我希望它能够从一些有趣且贴近生活的问题入手，引导我一步步深入统计学的世界，让我明白数据背后的逻辑和规律。我尤其想知道，这本书会如何帮助我建立起对统计学概念的直观理解，而不是仅仅停留在公式的层面。我希望它能教我如何批判性地看待数据，如何避免常见的统计学误区，以及如何利用统计学来做出更明智的决策。我期待它能够让我感受到统计学的力量，并培养一种用数据说话、用逻辑分析的思维习惯。
评分我之所以会对《Think Stats》这本书产生浓厚的兴趣，很大程度上是因为它名字中蕴含的“思考”二字。我一直觉得，统计学不仅仅是一门学科，更是一种思维方式。它教我们如何从看似混乱的数据中发现规律，如何用概率去衡量不确定性，以及如何做出更明智的决策。我希望这本书能够真正地激发我的思考，而不是简单地灌输知识。我期待它能引导我主动去探索，去提问，去质疑，去构建自己的统计学理解框架。我想象中，这本书不会是一本冷冰冰的教科书，而更像是一位经验丰富的导师，它会用生动有趣的例子，深入浅出的讲解，带领我领略统计学的魅力。我希望它能帮助我摆脱对统计学的恐惧感，让我觉得它是一门有趣且实用的学科。我尤其想知道，这本书会如何处理统计学中的一些常见误区和陷阱，以及如何帮助我形成一种独立思考、理性判断的能力。
评分对于《Think Stats》这本书，我内心最渴望的是它能帮助我建立起一种全新的视角来看待数据。我常常觉得，很多时候我们接触到的统计学知识，要么过于理论化，要么过于应用化，缺乏一种贯穿始终的思考逻辑。我希望这本书能填补这个空白，它不像某些教材那样枯燥乏味，也不像某些速成指南那样浅尝辄止。我设想它会以一种循序渐进的方式，从最基础的概念入手，逐步深入到更复杂的统计模型，但始终围绕着“思考”这个核心。我希望能在这本书里找到如何去质疑数据，如何去理解数据的局限性，以及如何运用统计学工具来构建严谨的论证。尤其是在信息传播如此快速的今天，辨别虚假信息、理解复杂议题，都离不开扎实的统计学素养。《Think Stats》听起来就像是为我量身定制的，它让我看到了用一种更加深刻、更加批判性的方式去理解和运用统计学的可能性。我期待它能教会我如何不仅仅是“会用”统计工具，更是“会思考”统计问题，让我在学术研究和日常生活中都能更加游刃有余。
评分如果只会Python，要用Python进行结果分析和画图，数学早就忘光光，明天又是deadline，就是这一本了！
评分前几章太简单了，从某一章开始有一点看不懂于是后面的就开始越来越多的看不懂，最后两章几乎是混过去的。。。丢了节操
评分从怎么用python写统计相关的知识的角度出发的。整本书围绕一个案例讲的，所以比较好懂
评分四不像的书，和machine learning for hackers一个尿样
评分前几章太简单了，从某一章开始有一点看不懂于是后面的就开始越来越多的看不懂，最后两章几乎是混过去的。。。丢了节操
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