统计思维：程序员数学之概率统计（第2版）

通过学习本书，你将能够：编写测试代码深入理解概率论和统计学；运行实验检验统计行为特征，如生成服从各种分布的样本；通过模拟理解数学上艰涩的概念；学习贝叶斯估计等实用内容；用Python从大部分数据源导入数据，不依赖由统计工具清洗的格式化数据；用统计推理解读现实世界中的数据。“这是一本介绍Python数据分析的内容最为全面的书。数据分析师也可通过此书了解现代编程语言提供的工具，并提升技能。这还是一本优秀的现代统计学教程。”——Skipper Seabold，StatsModels作者

这是一本全面而深入的统计学教材，面向有一定数学基础的读者，特别是程序员和数据分析人员。书中详细介绍了概率论和统计学的基本概念、方法和应用，并通过大量的实例和练习，帮助读者理解和掌握这些知识。 全书共分为14章，涵盖了探索性数据分析、分布、概率质量函数、累积分布函数、分布建模、概率密度函数、变量之间的关系、估计、假设检验、线性最小二乘法、回归、时间序列分析、生存分析以及分析方法等多个方面。 书中首先介绍了探索性数据分析的重要性，并通过全国家庭增长调查数据，展示了如何利用统计学方法和计算方法进行探索性数据分析。接着，书中深入讲解了数据清洗的概念和重要性，并介绍了如何使用Python进行数据清洗。此外，书中还详细介绍了如何使用thinkplot绘制直方图和CDF，以及如何使用累积分布函数(CDF) 和概率质量函数(PMF) 来描述和比较随机变量的分布。 在介绍概率质量函数的定义与操作时，书中详细讲解了如何创建和应用PMF，并通过实例展示了如何使用thinkplot绘制PMF。在介绍正态分布的定义及特性时，书中深入讲解了正态分布的基本概念、参数和性质，并通过实例展示了如何使用Python