内容简介
本书是一本面向程序员和具有一定编程基础的读者的概率统计入门书籍。作者Allen B. Downey以独特的“统计思维”为主线，强调通过编程实践来理解和应用统计学中的核心概念，而非纠缠于繁琐的数学推导。
全书从描述性统计开始，逐步深入到概率分布、假设检验、贝叶斯推断、相关与回归等主题。每一章都配有Python代码示例（主要使用NumPy、SciPy和matplotlib等库），读者可以通过编写和运行代码来模拟统计过程，亲眼观察随机现象的本质，从而建立直觉式的统计理解。例如，书中通过蒙特卡洛模拟来演示中心极限定理，通过自助法来估计参数的不确定性，使抽象的理论变得直观生动。
本书特别适合希望运用统计学解决实际问题的软件开发人员、数据分析爱好者以及计算机相关专业的学生。它摒弃了传统教材中冗长的公式和证明，将重点放在“如何思考统计问题”和“如何用程序实现统计方法”上，帮助读者快速掌握统计学的基本工具，并在实践中灵活运用。
目录
O’Reilly Media, Inc.介绍
译者序
为何写这本书
本书的写作原则
贡献者名单
排版约定
示例代码
Safari Books Online
联系我们
第1章 程序员的统计思维
1.1 第一个孩子出生晚吗
1.2 统计方法
1.3 全国家庭成长调查
1.4 表和记录
1.5 显著性
1.6 术语
第2章 描述性统计量
2.1 均值和平均值
2.2 方差
2.3 分布
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第1章 程序员的统计思维
1.1 第一个孩子出生晚吗
1.2 统计方法
1.3 全国家庭成长调查
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1.5 显著性
1.6 术语
第2章 描述性统计量
2.1 均值和平均值
2.2 方差
2.3 分布
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2. 我们分享这些书籍，纯粹是出于知识分享的热情，以及对互联网分享精神的高度认同和践行，不以盈利为目的。
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