本书解释了数据科学中至关重要的统计学概念，并介绍了如何将各种统计方法应用于数据科学。作者以通俗易懂、分门别类的方式，阐释了统计学中与数据科学相关的关键概念，并解释了各统计学概念在数据科学中的重要性及有用程度。第2版在第1版的基础上加入了更多以Python和R编写的示例，更清楚地阐释了如何将统计方法用于数据科学。

同时提供Python和R代码 快速掌握数据科学中的核心统计学概念 数据分析面试常备 ◎ 编辑推荐 统计方法是数据科学的重要组成部分，但鲜有数据科学从业人员接受过正规的统计学教育或培训，而关于统计学基础的课程和教材又很少从数据科学的角度讲解。本书以通俗易懂、分门别类的方式，专门从数据科学的角度系统地阐释重要且实用的统计学概念，侧重于介绍如何将各种统计方法应用于数据科学。 Python和R都是数据科学从业人员常用的语言。与第1版相比，本书第2版新增了更多Python示例。你将能够更全面地了解如何在数据科学项目中正确运用各种统计方法，系统梳理数据科学中的核心统计学概念，透彻理解哪些统计学概念重要、哪些不那么重要，以及为什么是这样。此外，本书还可以帮助你充分准备好应对数据科学面试。 通过本书，你将掌握以下知识。 - 为什么探索性数据分析是开启数据科学任务的关...(展开全部)

本书解释了数据科学中至关重要的统计学概念，介绍如何将各种统计方法应用于数据科学。作者以易于理解、浏览和参考的方式，引出统计学中与数据科学相关的关键概念；解释各统计学概念在数据科学中的重要性及有用程度，并给出原因。

本书解释了数据科学中至关重要的统计学概念，介绍如何将各种统计方法应用于数据科学。作者以易于理解、浏览和参考的方式，引出统计学中与数据科学相关的关键概念；解释各统计学概念在数据科学中的重要性及有用程度，并给出原因。

本书结合作者多年的教学实践经验和国外优秀统计学教材的成果编写而成。内容包括描述统计方法、推断统计方法以及工商管理中常用的一些统计方法。在写法上与计算机紧密结合，大部分统计方法都给出了Excel的计算过程和结果，并在书后配有教学和学习辅助光盘，方便教师授课和学生自学。 本书可作为高等院校经济、管理类各专业本科生统计学课程的教材，也可作为MBA的教材或参考书，对广大实际工作者也极具参考价值。

《统计学(原书第5版)》是一本联系实际应用的统计教材。全书共17章，主要介绍描述性统计、概率、离散随机变量、连续随机变量、二元概率分布及抽样分布、置信区间估计、假设检验、分类数据分析、简单线性回归、多重回归分析、模型构造、试验设计的原则、试验设计的方差分析、非参数统计、统计过程和质量控制、产品和系统的可靠性。此外，《统计学(原书第5版)》的附录部分还介绍了一些统计软件的使用方法。 《统计学(原书第5版)》内容丰富，很少涉及统计学理论的严格数学证明，绝大部分是与实际应用紧密联系的例子和练习，适合作为理工科各专业本科生、研究生的统计学教材，也可作为相关领域研究人员的参考读物。

《统计学:从数据到结论(第3版)》内容简介：不知读者们是否意识到，统计已经渗入到人们的社会、生活、工作等各个领域。每天新闻媒介报道的各个方面都离不开各种统计数据和各种分析与预测。人们可能对于这些统计内容觉得习以为常，也可能会有一些好奇或神秘感。由于国情不同，统计的地位与人们对统计的看法也不同。在发达国家，一般民众觉得统计学和数学类似，是一门高不可攀但极易找到满意工作的学问。在中国，又有一些人认为统计就是处理政府报表的职业。但自从中国向世界开放之后，越来越明确的一点是，没有什么学科或领域能够真正离开统计。

《统计学：从数据到结论》一书由浅入深地讲授统计学基础知识，并提供了统计方法的两种软件，既R和Python的使用方法，让读者可以边学习边着手用统计软件处理数据。全书涉及统计学基本概念、数据的收集、数据的描述、概率和分布、变量之间的关系（回归和分类、多元分析）、时间序列分析、生存分析简介和基本软件使用方法的介绍等。本书前面的章节是对统计基本概念的介绍，后半部分则介绍了更有针对性的一些统计模型、方法和应用。

R是一种语言，它为高级数据分析人员提供个性化分析的程序编写方式；R是一款统计软件，它为中级数据分析人员提供大量的工具包和函数；R是一本教科书，它为初学者提供丰富而便捷的帮助信息，简单学习后就可以做初步的数据分析；R是一种文化，使用后你会感到传授或学习统计学知识的方式应当改变。 本书是一本基于R语言实现全部例题计算与分析的统计学教材，书中例题的解答和图表均给出了R的详细代码和结果。全书共11章，包括数据的可视化等描述性分析方法、推断方法以及常用的一些统计方法等。附录A介绍了自助法置信区间及其应用。 本书立足于统计应用，避免数学公式的推导，通俗易懂，可作为高等院校统计学专业本科生的基础课程教材，也可作为经济管理类专业及部分理、工、农、林、医药等专业的统计学教材，对实际数据分析人员也有参考价值。