数据科学中的实用统计学（第2版）

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第 1 章 探索性数据分析

1.1 结构化数据的要素

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1.2 矩形数据

1.2.1 数据框和索引

1.2.2 非矩形数据结构

1.2.3 扩展阅读

1.3 位置估计

1.3.1 均值

1.3.2 中位数和健壮的估计

1.3.3 示例：人口和谋杀率的位置估计

1.3.4 扩展阅读

1.4 变异性估计

1.4.1 标准差以及相关估计

1.4.2 基于百分位数的估计

1.4.3 示例：美国各州人口数量的变异性估计

1.4.4 扩展阅读

1.5 探索数据分布

1.5.1 百分位数与箱线图

1.5.2 频数表和直方图

1.5.3 密度图和密度估计

1.5.4 扩展阅读

1.6 探索二元数据和分类型数据

1.6.1 众数

1.6.2 期望值

1.6.3 概率

1.6.4 扩展阅读

1.7 相关性

1.7.1 散点图

1.7.2 扩展阅读

1.8 探索两个及以上的变量

1.8.1 六边形分箱图和等高线图（绘制数值型数据之间的关系）

1.8.2 两个分类变量

1.8.3 分类型数据和数值型数据

1.8.4 多个变量的可视化

1.8.5 扩展阅读

1.9 小结

第 2 章 数据与抽样分布

2.1 随机抽样和样本偏差

2.1.1 偏差

2.1.2 随机选择

2.1.3 数量和质量：什么时候数量更重要

2.1.4 样本均值与总体均值

2.1.5 扩展阅读

2.2 选择偏差

2.2.1 均值回归

2.2.2 扩展阅读

2.3 统计量的抽样分布

2.3.1 中心极限定理

2.3.2 标准误差

2.3.3 扩展阅读

2.4 Bootstrap方法

2.4.1 重抽样与Bootstrap方法

2.4.2 扩展阅读

2.5 置信区间

扩展阅读

2.6 正态分布

标准正态分布与QQ图

2.7 长尾分布

扩展阅读

2.8 学生的t分布

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2.9 二项分布

扩展阅读

2.10 卡方分布

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2.11 F分布

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2.12 泊松及其相关分布

2.12.1 泊松分布

2.12.2 指数分布

2.12.3 估计故障率

2.12.4 韦布尔分布

2.12.5 扩展阅读

2.13 小结

第 3 章 统计实验与显著性检验

3.1 A/B测试

3.1.1 为什么要有对照组

3.1.2 为什么只有A/B，没有C/D……

3.1.3 扩展阅读

3.2 假设检验

3.2.1 零假设

3.2.2 备择假设

3.2.3 单向假设检验与双向假设检验

3.2.4 扩展阅读

3.3 重抽样

3.3.1 置换检验