Statistical Application Development with R and Python（Second Edition）

If you want to have a brief understanding of the nature of data and perform advanced statistical analysis using both R and Python, then this book is what you need. No prior knowledge is required. Aspiring data scientist, R users trying to learn Python and vice versa

这是一本面向数据科学家和统计学专业人士的实战指南，旨在教授他们如何使用R语言和Python进行高级统计分析。书中通过大量的实例和案例分析，深入浅出地讲解了数据类型与变量、R语言及软件包的应用、R和Python的基本计算、数据可视化的历史与重要性、Exploratory Data Analysis (EDA)的重要性、稳健性度量、最大似然估计的概念与应用、概率分布的拟合与置信区间、线性回归模型的构建与解释、模型假设的验证、Logistic回归模型的应用和特征、贷款风险及其影响、回归样条的使用、岭回归在改进估计和解决过拟合问题中的应用、构建回归树、CART的局限性及改进等关键概念和技巧。 书中首先介绍了数据类型与变量，解释了离散随机变量和连续随机变量的特性，并介绍了如何处理不确定性。接着，书中讲解了R语言及软件包的应用，包括如何安装和设置R语言，如何使用R语言和Python进行数据导入和导出，以及如何利用R语言和Python进行数据可视化。 书中还深入探讨了数据可视化的历史与重要性，并介绍了如何使用R语言和Python进行数据可视化。此外，书中还强调了Exploratory Data