内容简介
本书是一本面向零基础读者的统计学入门书籍，旨在帮助读者通过Python编程语言轻松掌握统计学核心概念。作者马场真哉以通俗易懂的语言，结合Python代码示例，从最基础的数据描述、概率分布、假设检验，到回归分析、方差分析等经典统计方法，逐步引导读者理解并应用统计知识。书中特别注重实践性，每个知识点都配有大量案例和实操练习，让读者在动手编程的过程中自然领悟统计学的思想。无论是文科生、转行数据分析的新手，还是希望巩固基础的从业者，都能通过本书快速入门统计学，并掌握用Python进行数据分析和可视化的技能，为后续深入学习机器学习和数据科学打下坚实基础。
全书内容结构清晰，分为基础篇和应用篇两大部分。基础篇涵盖描述性统计、随机变量与概率分布、统计推断的基本原理等；应用篇则深入讲解t检验、方差分析、相关与回归分析、卡方检验等常用方法。书中不仅说明了统计公式的含义，更强调用Python代码实现计算和可视化，让抽象概念变得直观可见。此外，每章末尾设有练习题，帮助读者及时巩固所学知识。本书尤其适合具备初步Python编程基础（如变量、循环、函数）但缺乏统计学背景的读者。
目录
说明
第 1 章 统计学基础
1-1 统计学
1-2 获取样本的过程
1-3 抽样过程的抽象描述
1-4 描述统计基础
1-5 总体分布的推断
1-6 概率质量函数与概率密度函数
1-7 统计量的计算
1-8 概率论基础
1-9 随机变量与概率分布
第 2 章 Python 与 Jupyter Notebook 基础
2-1 环境搭建
2-2 认识 Jupyter Notebook
2-3 Python 编程基础
2-4 认识 numpy 与 pandas
第 3 章 使用 Python 进行数据分析
3-1 使用 Python 进行描述统计：单变量
3-2 使用 Python 进行描述统计：多变量
3-3 基于 matplotlib、seaborn 的数据可视化
第 1 章 统计学基础
1-1 统计学
1-2 获取样本的过程
1-3 抽样过程的抽象描述
1-4 描述统计基础
1-5 总体分布的推断
1-6 概率质量函数与概率密度函数
1-7 统计量的计算
1-8 概率论基础
1-9 随机变量与概率分布
第 2 章 Python 与 Jupyter Notebook 基础
2-1 环境搭建
2-2 认识 Jupyter Notebook
2-3 Python 编程基础
2-4 认识 numpy 与 pandas
第 3 章 使用 Python 进行数据分析
3-1 使用 Python 进行描述统计：单变量
3-2 使用 Python 进行描述统计：多变量
3-3 基于 matplotlib、seaborn 的数据可视化
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