统计学——基于Python（基于Python的数据分析丛书）

　　贾俊平，中国人民大学统计学院副教授，从事统计教学30多年，著有《统计学——基于R》《统计学——基于Excel》《统计学——基于SPSS》《统计学基础》、《数据可视化分析——基于R语言》《统计学——Python实现》等多部教材和著作。《统计学》（第7版）荣获首届全国教材建设奖高等教育类优秀教材奖。

　　本书是一本基于 Python 实现全部例题计算的统计学教材，书中例题解答均给出了详细的实现代码和结果。全书共 11 章，第1章和第2章介绍数据、Python 的下载与安装、Python的数据类型和基本操作、Python 绘图基础等。第3章和第4章介绍数据的描述性分析方法，包括数据可视化和描述统计量。第5~7章介绍数据的推断性分析方法，包括概率分布、参数估计和假设检验。第8~11章介绍实际中常用的一些统计方法，包括类别变量分析、方差分析、回归分析、时间序列分析等。
　　本书可作为高等院校各专业开设统计学课程的教材，也可作为数据分析工作者、Python 数据分析和可视化爱好者的参考书。

　　贾俊平，中国人民大学统计学院副教授，从事统计教学30多年，著有《统计学——基于R》《统计学——基于Excel》《统计学——基于SPSS》《统计学基础》、《数据可视化分析——基于R语言》《统计学——Python实现》等多部教材和著作。《统计学》（第7版）荣获首届全国教材建设奖高等教育类优秀教材奖。

　　本书是一本基于 Python 实现全部例题计算的统计学教材，书中例题解答均给出了详细的实现代码和结果。全书共 11 章，第1章和第2章介绍数据、Python 的下载与安装、Python的数据类型和基本操作、Python 绘图基础等。第3章和第4章介绍数据的描述性分析方法，包括数据可视化和描述统计量。第5~7章介绍数据的推断性分析方法，包括概率分布、参数估计和假设检验。第8~11章介绍实际中常用的一些统计方法，包括类别变量分析、方差分析、回归分析、时间序列分析等。
　　本书可作为高等院校各专业开设统计学课程的教材，也可作为数据分析工作者、Python 数据分析和可视化爱好者的参考书。