Python統(tǒng)計分析項目化教程

內(nèi)容實用——理論與實踐結(jié)合，重點突出應(yīng)用

體系完善——構(gòu)建完整的大數(shù)據(jù)專業(yè)解決方案

產(chǎn)教融合——高校企業(yè)共參與，對標(biāo)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)

資源豐富——微課、課件、教案、源碼、答案

在當(dāng)今數(shù)字化時代，數(shù)據(jù)已成為推動社會進步和經(jīng)濟發(fā)展的重要力量。隨著大數(shù)據(jù)、人工智能、機器學(xué)習(xí)等技術(shù)的迅猛發(fā)展，數(shù)據(jù)分析能力已成為眾多領(lǐng)域不可或缺的核心技能。無論是科學(xué)研究、商業(yè)決策還是社會管理，都離不開對數(shù)據(jù)的深度挖掘和分析。Python作為一種簡潔而強大的編程語言，在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用，成為眾多專業(yè)人士和學(xué)者的首選工具。

本書旨在為讀者提供一套系統(tǒng)、全面且實用的Python統(tǒng)計分析學(xué)習(xí)方案，幫助讀者從零開始，逐步掌握數(shù)據(jù)分析的理論知識與實踐技能。本書內(nèi)容涵蓋了從基礎(chǔ)的Python環(huán)境搭建到復(fù)雜的統(tǒng)計分析方法，包括概率計算、描述性統(tǒng)計分析、方差分析、參數(shù)估計與假設(shè)檢驗、相關(guān)與回歸分析、時間序列分析等多個方面。通過理論與實踐相結(jié)合的方式，本書致力于培養(yǎng)讀者的統(tǒng)計思維和數(shù)據(jù)分析能力，使讀者能夠運用Python解決實際問題。

本書的特點主要體現(xiàn)在以下幾個方面：

（1）系統(tǒng)性與實用性。本書內(nèi)容系統(tǒng)全面，涵蓋了統(tǒng)計分析的基本理論和常用方法，同時結(jié)合Python語言的強大功能，提供了豐富的實踐案例。讀者不僅能夠?qū)W習(xí)到統(tǒng)計分析的原理，還能通過實際操作加深理解，提升應(yīng)用能力。

（2）項目化教學(xué)。本書采用項目化教學(xué)模式，將復(fù)雜的統(tǒng)計分析問題分解為多個具體案例，引導(dǎo)讀者逐步解決問題。這種教學(xué)方式有助于讀者更好地理解統(tǒng)計分析的實際應(yīng)用場景，培養(yǎng)解決實際問題的能力。

（3）配套資源豐富。為了方便讀者學(xué)習(xí)，本書提供了豐富的配套資源，包括教學(xué)課件、案例數(shù)據(jù)、代碼示例以及在線學(xué)習(xí)資源等。這些資源將幫助讀者更好地掌握書中的內(nèi)容，提高學(xué)習(xí)效率。

本書共分為8章，前7章為理論與實踐相結(jié)合的內(nèi)容，系統(tǒng)講解了統(tǒng)計分析的基礎(chǔ)知識和常用方法；第8章為案例分析，通過具體案例展示了如何運用所學(xué)知識解決實際問題。本書的編寫團隊由多年從事數(shù)據(jù)分析教學(xué)與研究的專業(yè)人士組成，他們在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域積累了豐富的經(jīng)驗，并將這些經(jīng)驗融入本書中。

本書由章小華、孫偉男、于虹博、李文龍任主編，陳勇、王貴鑫、周蘇、王藝瑾、劉志揚任副主編，參與部分編寫工作的還有曲艷梅、趙海靜、劉相宜。感謝所有為本書提供意見和建議的專家、學(xué)者和讀者，你們的反饋對本書的完善起到了重要作用。由于編者水平有限，書中難免存在不足之處，懇請讀者批評指正，以便在后續(xù)修訂中不斷完善。

最后，希望本書能夠成為讀者學(xué)習(xí)Python統(tǒng)計分析的良師益友，引領(lǐng)讀者在數(shù)據(jù)分析的道路上不斷前行，探索數(shù)據(jù)背后的奧秘。

第1章　數(shù)據(jù)與Python 1
1.1　環(huán)境配置 1
1.1.1　Python環(huán)境搭建 2
1.1.2　PyCharm安裝與配置 3
1.1.3　Jupyter Notebook安裝與配置 4
1.1.4　Python統(tǒng)計分析包的安裝 4
1.2　Python統(tǒng)計分析包 4
1.2.1　numpy包 5
1.2.2　pandas包 5
1.2.3　matplotlib包 7
1.2.4　scipy包 9
1.2.5　statsmodels包 10
本章小結(jié) 18
習(xí)題1 18
第2章　概率計算與隨機抽樣 20
2.1　不同類型的概率計算 20
2.1.1　古典概型 21
2.1.2　條件概率 22
2.1.3　貝葉斯概率 23
2.1.4　聯(lián)合概率和邊緣概率 25
2.2　隨機抽樣 27
2.2.1　概率抽樣 27
2.2.2　非概率抽樣 29
2.2.3　概率抽樣與非概率抽樣的區(qū)別 32
本章小結(jié) 33
習(xí)題2 33
第3章　描述性統(tǒng)計分析 35
3.1　分布數(shù)列 36
3.1.1　分布數(shù)列的概念 36
3.1.2　分布數(shù)列的構(gòu)成要素 36
3.1.3　分布數(shù)列的基本形式 36
3.1.4　分布數(shù)列的分類 36
3.1.5　累計次數(shù)分布 39
3.1.6　次數(shù)分布的主要類型 39
3.2　統(tǒng)計圖 42
3.2.1　統(tǒng)計圖的概念 42
3.2.2　統(tǒng)計圖的種類 42
3.2.3　常見統(tǒng)計圖的特征及用途 43
3.3　描述性統(tǒng)計量 49
3.3.1　集中趨勢的測度 49
3.3.2　描述數(shù)據(jù)離散程度的特征量 54
3.3.3　分布的峰度和偏度指標(biāo) 57
本章小結(jié) 59
習(xí)題3 59
第4章　方差分析 61
4.1　單因素方差分析 61
4.1.1　單因素方差分析的基本原理 61
4.1.2　單因素方差分析的數(shù)學(xué)模型 62
4.1.3　單因素方差分析的Python示例 64
4.2　雙因素方差分析 68
4.2.1　雙因素方差分析的基本原理 68
4.2.2　無交互作用的雙因素試驗的方差分析 68
4.2.3　雙因素方差分析的Python示例 69
本章小結(jié) 75
習(xí)題4 75
第5章　參數(shù)估計與假設(shè)檢驗 77
5.1　參數(shù)估計 78
5.1.1　點估計 78
5.1.2　矩估計 79
5.1.3　最大似然估計法 80
5.1.4　基于截尾樣本的最大似然估計 82
5.1.5　評估量的評選標(biāo)準(zhǔn) 83
5.1.6　區(qū)間估計 84
5.1.7　正態(tài)總體均值與方差的區(qū)間估計 85
5.1.8　0-1分布參數(shù)的區(qū)間估計 86
5.1.9　置信區(qū)間 87
5.2　假設(shè)檢驗 89
5.2.1　假設(shè)檢驗方法 89
5.2.2　正態(tài)總體均值的假設(shè)檢驗 92
5.2.3　基于成對數(shù)據(jù)的檢驗 94
5.2.4　正態(tài)總體方差的假設(shè)檢驗 96
5.2.5　置信區(qū)間與假設(shè)檢驗之間的關(guān)系 97
5.2.6　樣本容量的選取 98
5.2.7　秩和檢驗 104
5.2.8　假設(shè)檢驗問題的p值檢驗法 105
本章小結(jié) 106
習(xí)題5 106
第6章　相關(guān)與回歸分析 108
6.1　相關(guān)分析 108
6.1.1　變量的關(guān)系類型 109
6.1.2　相關(guān)關(guān)系的種類 109
6.1.3　相關(guān)分析的內(nèi)容 109
6.1.4　一元線性相關(guān)分析 109
6.1.5　多元線性相關(guān)分析 112
6.1.6　卡方檢驗 113
6.1.7　皮爾遜相關(guān)系數(shù) 115
6.1.8　方差分析 117
6.1.9　相關(guān)性圖 118
6.2　回歸分析 122
6.2.1　一元線性回歸 122
6.2.2　多元線性回歸 126
6.2.3　非線性回歸 127
6.2.4　時間序列回歸 128
6.2.5　邏輯回歸 130
本章小結(jié) 131
習(xí)題6 132
第7章　時間序列分析 134
7.1　時間序列基本概念 135
7.1.1　平穩(wěn)性 135
7.1.2　遍歷性 135
7.1.3　白噪聲 135
7.2　時間序列的分類 135
7.2.1　時間序列的數(shù)據(jù)類型 136
7.2.2　常見的數(shù)據(jù)特征 136
7.3　時間序列的對比分析 139
7.3.1　發(fā)展水平與平均發(fā)展水平 139
7.3.2　增長量與平均增長量 142
7.3.3　發(fā)展速度與增長速度 143
7.3.4　平均發(fā)展速度與平均增長速度 145
7.4　時間序列的成分及其分析 146
7.4.1　時間序列的成分 146
7.4.2　時間序列的分解模型 146
7.4.3　長期趨勢分析 147
7.4.4　季節(jié)成分分析 152
7.4.5　循環(huán)成分與不規(guī)則成分分析 152
7.5　時間序列的預(yù)測方法 154
7.5.1　趨勢外推法 154
7.5.2　移動平均預(yù)測 155
7.5.3　指數(shù)平滑預(yù)測 156
7.5.4　預(yù)測誤差 156
本章小結(jié) 159
習(xí)題7 160
第8章　案例分析 162
8.1　概率計算與隨機抽樣案例分析 163
8.1.1　古典概型 163
8.1.2　條件概率 164
8.1.3　貝葉斯概率 165
8.1.4　聯(lián)合概率和邊緣概率 166
8.1.5　概率抽樣 168
8.1.6　非概率抽樣 170
8.2　描述性統(tǒng)計分析案例分析 172
8.2.1　分布數(shù)列分類（變量數(shù)列） 172
8.2.2　次數(shù)分布的主要類型 174
8.2.3　集中趨勢的測度 176
8.2.4　描述數(shù)據(jù)離散程度的特征量 178
8.3　方差分析案例分析 179
8.3.1　單因素方差分析 180
8.3.2　雙因素方差分析 181
8.4　參數(shù)估計與假設(shè)檢驗案例分析 184
8.4.1　點估計和矩估計 184
8.4.2　基于截尾樣本的最大似然估計 186
8.4.3　置信區(qū)間 188
8.4.4　正態(tài)總體均值的假設(shè)檢驗 191
8.4.5　正態(tài)總體方差的假設(shè)檢驗 194
8.4.6　秩和檢驗 196
8.5　相關(guān)與回歸分析案例分析 198
8.5.1　一元線性相關(guān)分析 199
8.5.2　多元線性相關(guān)分析 201
8.5.3　卡方檢驗 203
8.5.4　方差分析 205
8.5.5　一元線性回歸 207
8.5.6　多元線性回歸 210
8.5.7　非線性回歸 212
8.6　時間序列分析案例分析 215
8.6.1　發(fā)展速度與增長速度 215
8.6.2　平均發(fā)展速度與平均增長速度 218
8.6.3　長期趨勢分析 220
8.6.4　季節(jié)成分分析 223
8.6.5　移動平均預(yù)測 227
8.6.6　指數(shù)平滑預(yù)測 229
本章小結(jié) 230
習(xí)題8 231
參考文獻 234

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16. 網(wǎng)絡(luò)管理員5天修煉 （適配第6版考綱） [朱小平 施游 編著]
17. 全球科技新知精選：看前沿科技學(xué)英文 [王瓊　曹陽　編譯]
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20. 軟件設(shè)計師真題及模考卷精析（適用機考） [主編 薛大龍 鄒月平]
21. Windows Server網(wǎng)絡(luò)操作系統(tǒng)項目教程（微課版） [楊云 蔣君 楊瓊]
22. 軟考論文高分特訓(xùn)與范文10篇—系統(tǒng)規(guī)劃與管理師（第二版） [薛大龍 劉偉 劉開向]
23. 閱讀與寫作（職業(yè)本科版） [陳秀泉　王敦　劉春玉]
24. 系統(tǒng)規(guī)劃與管理師考試32小時通關(guān)（第二版） [薛大龍　劉偉]
25. 零基礎(chǔ)用DeepSeek玩轉(zhuǎn)炒股—輕松解碼AI投資 [林開平]
26. 工程測量實踐教程 [王灼英 熊梅]
27. 高等數(shù)學(xué) （第三版）（上下冊） [主編 郭照莊]
28. 零基礎(chǔ)學(xué)電子系統(tǒng)設(shè)計—從電子電路基礎(chǔ)到Arduino單片機項目開發(fā) [竺春祥 張珂]
29. 基于AI的Web技術(shù)項目實戰(zhàn) [主編 李攀 孫曉葉 孫旭光]
30. 數(shù)字技能基礎(chǔ) [主編　馮迎　陳偉　劉美麗]