书:pan.baidu.com/s/1BfkJHHKsp9ehsUcr55ZzXA?pwd=0ffp
- 统计学与数据科学的结合：
- 统计学在数据科学中扮演着至关重要的角色，它提供了从数据中提取有用信息和洞察力的方法。
- 数据探索与可视化：
- 数据探索是数据科学项目的第一步，包括数据的收集、清洗、转换和初步分析。
- 可视化是理解数据分布、趋势和关联性的重要手段。
- 描述性统计：
- 描述性统计用于总结数据的主要特征，包括集中趋势（如均值、中位数）、离散程度（如方差、标准差）和数据分布（如直方图、箱线图）。
- 概率与分布：
- 概率是度量随机事件可能性的工具，而分布则描述了随机变量的可能取值及其概率。
- 参数估计与假设检验：
- 参数估计是从样本数据中推断总体参数的方法，如均值和方差的估计。
- 假设检验用于检验关于总体参数的假设是否成立，如t检验和方差分析。
- 相关性与回归分析：
- 相关性分析用于度量两个变量之间的线性关系强度和方向。
- 回归分析则用于建立变量之间的数学模型，以预测一个变量（因变量）基于另一个或多个变量（自变量）的值。
- 分类与预测：
- 分类是将数据对象分配到预定义的类别中的过程，如逻辑回归和决策树。
- 预测则是基于历史数据来预测未来事件的结果，如时间序列分析和机器学习算法。
- 聚类分析：
- 聚类分析是一种无监督学习方法，用于将相似的数据对象分组到一起，以发现数据中的潜在结构和模式。
- 降维技术：
- 降维技术用于减少数据的维度，以提高计算效率和可视化效果，如主成分分析和线性判别分析。
- Python和R在数据科学中的应用：
- 本书在第2版中加入了更多以Python和R编写的示例，展示了如何将统计方法应用于数据科学实践中。
- 数据科学中的偏差与方差：
- 偏差和方差是评估模型性能的重要指标，它们分别反映了模型对训练数据的拟合程度和模型在不同数据集上的稳定性。
- 统计学的伦理与责任：
- 在数据科学中，统计学的应用需要遵循伦理原则，确保数据的收集、处理和分析过程合法、公正和透明。
请注意，以上内容是从《数据科学中的实用统计学》（第2版）中提取的概括性要点，并非直接引用的完整段落。如需获取更详细的信息，请直接查阅该书。