對比Excel，輕鬆學習Python統計分析

本書是“對比Excel”的第4 本書，全書依舊突出對比學習的特點，
通過對比Excel 的方式來講解如何利用Python 學習統計學知識，即統計分析。
本書是“對比Excel”之前3 本書的延續，同時也是數據分析師技能樹的擴展。
本書的主線是圍繞統計學的理論知識展開的，層層遞進，
依次為描述性分析、概率和概率分佈、抽樣推斷與參數估計、
假設檢驗、方差分析、卡方分析、回歸模型、相關性分析、時間序列。
每個理論知識又由核心的3 個部分組成：該理論知識在數據分析中的應用、理論知識講解、Excel 和Python 工具的實現，
讓大家學完本書以後既學到了理論知識，
也知道如何將理論知識在數據分析中應用，還知道如何用Excel 和Python 去實現。

張俊紅
某互聯網公司資深數據分析師，暢銷書《對比Excel，輕鬆學習Python數據分析》作者。
對比學習法倡導者，入職數據分析師系列叢書作者。
喜歡分享，致力於做一個數據科學路上的終身學習者、實踐者、分享者。
公眾號“俊紅的數據分析之路”運營人。

第1章認識統計學/ 1
1.1 統計學是什麼................................................................................................... 1
1.2 統計學和數據分析有什麼關係...................................................................... 1
1.3 Python 統計學和統計學有什麼區別.............................................................. 2
第2章描述性分析/ 3
2.1 描述性分析在數據分析中的應用.................................................................. 3
2.2 數據類型........................................................................................................... 3
2.3 數據整理與展示............................................................................................... 3
2.3.1 分類型數據整理與展示...................................................................... 4
2.3.2 數值型數據整理與展示...................................................................... 7
2.4 概括性分析..................................................................................................... 17
2.4.1 集中趨勢指標.................................................................................... 18
2.4.2 離散程度指標.................................................................................... 23
2.4.3 分佈情況指標.................................................................................... 25
2.5 其他容易混淆的概念..................................................................................... 28
2.5.1 均值與期望........................................................................................ 28
2.5.2 比例和比率........................................................................................ 30
2.5.3 百分比和百分點................................................................................ 31
第3章概率和概率分佈/ 33
3.1 概率和概率分佈在數據分析中的應用場景................................................ 33
3.2 常見概念......................................................................................................... 33
3.2.1 什麼是隨機事件................................................................................ 33
3.2.2 什麼是隨機變量................................................................................ 34
3.2.3 什麼是概率........................................................................................ 34
3.3 離散型隨機變量概率分佈............................................................................ 36
3.3.1 概率分佈表與概率分佈圖................................................................ 36
3.3.2 累積分佈函數與百分點函數............................................................ 37
3.3.3 期望與方差........................................................................................ 37
3.3.4 常見離散型概率分佈........................................................................ 38
3.4 連續型隨機變量概率分佈............................................................................ 46
3.4.1 概率密度與累積分佈........................................................................ 46
3.4.2 期望與方差........................................................................................ 50
3.4.3 常見連續型概率分佈........................................................................ 50
第4章抽樣推斷與參數估計/ 65
4.1 抽樣推斷與參數估計在數據分析中的應用場景........................................ 65
4.2 抽樣的基本概念............................................................................................. 65
4.2.1 總體和样本........................................................................................ 65
4.2.2 常用統計量........................................................................................ 66
4.3 常用的抽樣方式............................................................................................. 66
4.3.1 簡單隨機抽樣.................................................................................... 67
4.3.2 分層抽樣............................................................................................ 67
4.4 為什麼樣本可以代表總體............................................................................ 68
4.4.1 中心極限定理.................................................................................... 68
4.4.2 大數定理............................................................................................ 70
4.5 參數估計的基本方法..................................................................................... 71
4.5.1 點估計................................................................................................ 71
4.5.2 區間估計............................................................................................ 72
4.6 區間估計的類型............................................................................................. 72
4.6.1 一個總體參數的區間估計................................................................ 72
4.6.2 兩個總體參數的區間估計................................................................ 80
第5章假設檢驗/ 88
5.1 假設檢驗在數據分析中的應用場景............................................................ 88
5.2 假設檢驗基本思想......................................................................................... 88
5.3 假設檢驗中常見的兩種錯誤........................................................................ 90
5.4 顯著性水平和功效......................................................................................... 90
5.5 假設檢驗的基本步驟..................................................................................... 91
5.6 一個總體參數的檢驗..................................................................................... 94
5.6.1 總體均值的檢驗................................................................................ 94
5.6.2 總體比例的檢驗................................................................................ 98
5.6.3 總體方差的檢驗................................................................................ 99
5.7 兩個總體參數的檢驗................................................................................... 101
5.7.1 兩個總體均值之差的檢驗.............................................................. 101
5.7.2 兩個總體比例之差的檢驗.............................................................. 106
5.7.3 兩個總體方差比的檢驗.................................................................. 107
5.8 假設檢驗中小樣本量的確定.................................................................. 109
5.9 A/B 測試的完整流程.................................................................................... 111
第6章方差分析/ 113
6.1 方差分析在數據分析中的應用場景........................................................... 113
6.2 方差分析的3 個假設.................................................................................... 113
6.3 正態性檢驗方法............................................................................................ 113
6.3.1 直方圖檢驗....................................................................................... 113
6.3.2 QQ 圖檢驗法................................................................................... 114
6.3.3 KS 檢驗............................................................................................. 114
6.3.4 AD 檢驗............................................................................................ 115
6.3.5 W 檢驗.............................................................................................. 116
6.3.6 非正態數據轉換............................................................................... 116
6.4 方差齊性檢驗方法........................................................................................ 118
6.4.1 方差比檢驗....................................................................................... 118
6.4.2 Hartley 檢驗...................................................................................... 118
6.4.3 Bartlett 檢驗...................................................................................... 119
6.4.4 Levene 檢驗...................................................................................... 119
6.5 方差分析的基本步驟................................................................................... 120
6.6 方差分析的多重比較................................................................................... 125
6.6.1 LSD 多重比較法.............................................................................. 125
6.6.2 Sidak 多重比較法............................................................................ 127
6.6.3 Bonferroni 多重比較法................................................................... 128
6.7 多因素方差分析........................................................................................... 129
6.7.1 無交互作用的多因素方差分析...................................................... 129
6.7.2 有交互作用的多因素方差分析...................................................... 134
第7章卡方分析/ 140
7.1 卡方分析在數據分析中的應用.................................................................. 140
7.2 理論講解....................................................................................................... 140
7.3 Excel 與Python 實現................................................................................... 142
第8章回歸模型/ 144
8.1 回歸模型在數據分析中的應用場景.......................................................... 144
8.2 一元線性回歸............................................................................................... 144
8.2.1 多元回歸方程形式.......................................................................... 144
8.2.2 小二乘參數估計法...................................................................... 145
8.2.3 擬合程度判斷.................................................................................. 147
8.2.4 顯著性檢驗...................................................................................... 147
8.2.5 Excel 與Python 實現....................................................................... 149
8.3 多元線性回歸............................................................................................... 151
8.3.1 回歸方程形式.................................................................................. 151
8.3.2 小二乘參數估計.......................................................................... 151
8.3.3 擬合程度判斷.................................................................................. 151
8.3.4 顯著性檢驗...................................................................................... 152
8.3.5 多重共線性...................................................................................... 153
8.3.6 Excel 與Python 實現....................................................................... 153
8.4 協方差分析................................................................................................... 155
8.4.1 理論講解.......................................................................................... 155
8.4.2 Excel 與Python 實現....................................................................... 157
第9章相關性分析/ 159
9.1 相關性分析在數據分析中的應用場景...................................................... 159
9.2 相關係數的種類........................................................................................... 159
9.2.1 皮爾遜相關係數.............................................................................. 159
9.2.2 斯皮爾曼相關係數.......................................................................... 162
9.2.3 肯德爾相關係數.............................................................................. 162
9.2.4 Excel 與Python 實現....................................................................... 163
9.3 相關與因果................................................................................................... 164
第10 章時間序列/ 165
10.1 時間序列在數據分析中的應用................................................................ 165
10.2 平穩時間序列預測.................................................................................... 165
10.2.1 簡單平均法.................................................................................... 166
10.2.2 移動平均法.................................................................................... 167
10.2.3 指數平滑法.................................................................................... 169
10.3 時間序列預測模型.................................................................................... 172
10.3.1 AR 模型.......................................................................................... 172
10.3.2 MA 模型......................................................................................... 174
10.3.3 ARMA 模型................................................................................... 175
10.3.4 ARIMA 模型.................................................................................. 176
10.4 時間序列分解預測.................................................................................... 177
10.5 趨勢時間序列預測.................................................................................... 187
10.5.1 線性趨勢預測................................................................................ 187
10.5.2 指數趨勢預測................................................................................ 189