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(教)Python在数据分析中的应用——统计分析方法与计量模型实践 版权信息
- ISBN：9787542969989
- 条形码：9787542969989 ; 978-7-5429-6998-9
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
(教)Python在数据分析中的应用——统计分析方法与计量模型实践 本书特色
Python是当前*流行的数据分析工具之一，在做数据分析时我们经常会用到一些统计学基础知识和概念，如概率，分布，直方图，箱体图，分位数等，会构建统计分析模型和计量经济模型进行探索性分析、回归分析、方差分析、时间序列分析等，进行模型的参数估计和估计参数的假设检验等。本书关注Python在数据分析中的应用，结合具体示例讲解如何应用Python进行多元回归分析、如何进行多元统计分析推断、如何设定模型和数据、如何识别和检验异方差性、如何进行面板数据的分析、如何构建联立方程模型、时间序列模型并进行分析等内容。本书除了讲解常用数据分析方法基础理论之外，还针对具体应用示例，强调Python的实现方式，为每个应用示例编写Python执行代码，除了在书中展示具体代码及其运行结果，本书配套提供每个示例所需数据和代码。
(教)Python在数据分析中的应用——统计分析方法与计量模型实践 内容简介
Python是当前*流行的数据分析工具之一，在做数据分析时我们经常会用到一些统计学基础知识和概念，如概率，分布，直方图，箱体图，分位数等，会构建统计分析模型和计量经济模型进行探索性分析、回归分析、方差分析、时间序列分析等，进行模型的参数估计和估计参数的假设检验等。本书关注Python在数据分析中的应用，结合具体示例讲解如何应用Python进行多元回归分析、如何进行多元统计分析推断、如何设定模型和数据、如何识别和检验异方差性、如何进行面板数据的分析、如何构建联立方程模型、时间序列模型并进行分析等内容。本书除了讲解常用数据分析方法基础理论之外，还针对具体应用示例，强调Python的实现方式，为每个应用示例编写Python执行代码，除了在书中展示具体代码及其运行结果，本书配套提供每个示例所需数据和代码。
(教)Python在数据分析中的应用——统计分析方法与计量模型实践 目录
**章 应用Python拟合多元线性回归模型
**节 多元线性回归模型
第二节 普通*小二乘法的Python实现
第二章 应用Python进行多元统计分析推断
**节 多元统计分析推断的基本原理
第二节 单个总体参数的假设检验的Python实现
第三节 置信区间
第四节 线性组合假设检验
第三章 应用Python拟合多元非线性回归模型
**节 标准化回归模型
第二节 含有其他形式的回归模型
第三节 将回归模型用于预测
第四章 应用Python检验模型设定和数据问题
**节 模型误设
第二节 代理变量
第三节 异常观测值
第五章 应用Python处理含虚拟变量的多元回归模型
**节 自变量为二值虚拟变量的情形
第二节 自变量为多类别虚拟变量的情形
第三节 自变量为虚拟变量时的交互作用
第四节 因变量为二值虚拟变量的情形
第六章 应用Python处理异方差性
**节 异方差性及其影响
第二节 异方差性检验
第三节 异方差性处理
第七章 应用Python处理简单面板数据
**节 独立混合横截面数据分析
第二节 两期面板数据分析
第八章 应用Python估计工具变量
**节 遗漏变量和工具变量
第二节 工具变量相关检验
第三节 其他条件下的2SLS应用
第九章 应用Python处理多期面板数据
**节 面板数据处理的固定效应和随机效应方法
第二节 使用Python工具包linearmodels处理面板数据
第十章 应用Python处理联立方程组
**节 联立方程组的关键概念
第二节 方程组参数估计方法的Python实现
第十一章 应用Python处理时间序列数据
**节 时间序列数据分析的基本模型
第二节 不同特征的时间序列数据分析
附录 应用Python进行数据分析的基础
**节 Python概述
第二节 Python数据处理和计算
第三节 Python绘图
第四节 常用Python统计分析语法
**节 多元线性回归模型
第二节 普通*小二乘法的Python实现
第二章 应用Python进行多元统计分析推断
**节 多元统计分析推断的基本原理
第二节 单个总体参数的假设检验的Python实现
第三节 置信区间
第四节 线性组合假设检验
第三章 应用Python拟合多元非线性回归模型
**节 标准化回归模型
第二节 含有其他形式的回归模型
第三节 将回归模型用于预测
第四章 应用Python检验模型设定和数据问题
**节 模型误设
第二节 代理变量
第三节 异常观测值
第五章 应用Python处理含虚拟变量的多元回归模型
**节 自变量为二值虚拟变量的情形
第二节 自变量为多类别虚拟变量的情形
第三节 自变量为虚拟变量时的交互作用
第四节 因变量为二值虚拟变量的情形
第六章 应用Python处理异方差性
**节 异方差性及其影响
第二节 异方差性检验
第三节 异方差性处理
第七章 应用Python处理简单面板数据
**节 独立混合横截面数据分析
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**节 遗漏变量和工具变量
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**节 面板数据处理的固定效应和随机效应方法
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第十章 应用Python处理联立方程组
**节 联立方程组的关键概念
第二节 方程组参数估计方法的Python实现
第十一章 应用Python处理时间序列数据
**节 时间序列数据分析的基本模型
第二节 不同特征的时间序列数据分析
附录 应用Python进行数据分析的基础
**节 Python概述
第二节 Python数据处理和计算
第三节 Python绘图
第四节 常用Python统计分析语法
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