📈《统计至简》：一书中掌握统计学，全彩图解+微课+Python让学习更生动！
学习笔记
在这个数据无处不在的时代，统计学不仅仅是一门学科，它更是一种解读世界的强有力的工具。📘《统计至简：概率统计全彩图解 + 微课 + Python编程》这本书，以全彩图解和微课视频的创新方式，让统计学的学习变得轻松而有趣。
一、内容概览 📘
《统计至简》是一本专为统计学初学者和数据分析师编写的指南。它采用全彩图解和微课视频相结合的教学方式，详细介绍了统计学的基本概念、主要理论和Python编程实践。
二、重点内容 🎯
- 统计学基础：从数据类型、描述性统计到概率分布，为读者打下坚实的基础。
- 概率论详解：深入讲解概率论的基本原理，包括随机变量和概率密度函数。
- 推断统计：介绍了如何从样本数据推断总体特征，包括假设检验和置信区间。
- 回归分析：详细讲解了线性回归和多元回归，以及如何在Python中实现。
- 时间序列分析：探讨了时间序列数据的特点和分析方法，如ARIMA模型。
- 非参数统计：介绍了非参数统计方法，如卡方检验和Wilcoxon检验。
三、金句分享 💬
- "统计学是理解数据背后故事的钥匙。"
- "概率论，让我们在不确定性中寻找确定性。"
- "推断统计，从样本到总体的桥梁。"
- "回归分析，预测和解释变量关系的利器。"
- "时间序列分析，揭示数据随时间变化的秘密。"
- "非参数统计，超越分布假设的灵活性。"
四、读后体会 📚
读完《统计至简》这本书，我对统计学有了更加深入和全面的理解。以下是我个人的一些读后感受：
- 全彩图解的魅力：图解让复杂的统计概念变得直观易懂，大大提高了我的学习效率。
- 微课视频的便捷：视频讲解使得学习更加灵活，可以随时随地复习知识点。
- Python编程的实用性：通过Python编程实践，我能够将统计理论应用到实际数据分析中。
- 统计思维的培养：这本书不仅教会了我统计方法，更重要的是培养了我如何用统计思维分析问题。
- 理论与实践的结合：书中的案例分析让我对如何将统计理论应用到实际问题中有了更深的理解。
- 持续学习的动力：这本书激发了我继续探索统计学和数据分析的热情。
五、编程面试题 🤓
- 面试题一：如何使用Python的pandas库进行描述性统计分析？
- 答题思路：介绍pandas库的基本操作，展示如何使用describe()函数快速获得数据集的描述性统计信息。
- 面试题二：在Python中，如何实现一个简单的线性回归模型？
- 答题思路：讨论线性回归的基本概念，然后展示如何使用scikit-learn库中的LinearRegression类来实现线性回归模型。
六、同类书籍介绍 📚
- 《Python数据分析》：
- 这本书详细介绍了使用Python进行数据分析的各种技术和方法，适合对数据科学和大数据技术感兴趣的读者。
- 《R语言数据分析》：
- 专注于R语言的数据分析应用，这本书适合已经具备一定统计基础，想要学习R语言的读者。
- 《数据科学导论》：
- 结合了数据科学的理论与实践，这本书适合对数据科学领域有全面了解需求的读者。
书籍信息
书名: 统计至简（概率统计全彩图解 + 微课 + Python编程）
作者: 姜伟生
出版社: 清华大学出版社
副标题: 概率统计全彩图解 + 微课 + Python编程
出版年: 2023-10
页数: 600
定价: 258
装帧: 精装
丛书: 鸢尾花数学大系
ISBN: 9787302643562
内容简介
数据科学和机器学习已经深度融合到我们生活的方方面面，而数学正是开启未来大门的钥匙。不是所有人生来都握有一副好牌，但是掌握“数学 + 编程 + 机器学习”的知识绝对是王牌。这一次，学习数学不再是为了考试、分数、升学，而是投资时间、自我实现、面向未来。为了让大家学数学、用数学，甚至爱上数学，在创作时，作者尽量《统计至简：概率统计全彩图解 + 微课 + Python编程》是“鸢尾花数学大系—从加减乘除到机器学习”丛书中数学版块—“数学三剑客”的第三册，也是最后一本。“数学”板块的第一本《数学要素》是各种数学工具的“大杂烩”，可谓数学基础；《矩阵力量》专门讲解机器学习中常用的线性代数工具；本册《统计至简》则介绍机器学习和数据分析中常用的概率统计工具。《统计至简：概率统计全彩图解 + 微课 + Python编程》的核心是“多元统计”，离不开第二册《矩阵力量》中介绍的线性代数工具。《统计至简：概率统计全彩图解 + 微课 + Python编程》内容又可以归纳为 7 大板块——统计、概率、高斯、随机、频率派、贝叶斯派、椭圆。《统计至简：概率统计全彩图解 + 微课 + Python编程》在讲解概率统计工具时，会穿插介绍其在数据科学和机器学习领域的应用场景，让大家学以致用。
《统计至简：概率统计全彩图解 + 微课 + Python编程》读者群包括所有在工作中应用概率统计的朋友，尤其适用于初级程序员进阶、大学本科数学开窍、高级数据分析师、机器学习开发者。
作者简介
姜伟生 博士 FRM。
，热爱知识可视化和开源分享。自2022年8月开始，在GitHub上开源“鸢尾花书”学习资源，截至2023年9月，已经分享4000多页PDF、4000多幅矢量图、约2000个代码文件，全球读者数以万计。
