Leserbewertungen
Zusammenfassung:In den Rezensionen werden unterschiedliche Meinungen über das Buch geäußert. Ein Rezensent findet es schlecht geschrieben und nicht tiefgründig genug, während ein anderer es als prägnant und praktisch für Statistiker, die Python verwenden, lobt.
Vorteile:Prägnante Darstellung statistischer Konzepte, enthält praktischen Python-Code für die Implementierung, geeignet für pragmatische Statistiker.
Nachteile:Schlechte Schreibqualität, mangelnde Tiefe und Klarheit, Beispiele konzentrieren sich hauptsächlich auf COVID-19, vage Erklärungen, nicht geeignet für Studienanfänger oder diejenigen, die detaillierte Diskussionen bevorzugen.
(basierend auf 2 Leserbewertungen)
Originaltitel:
Applied Univariate, Bivariate, and Multivariate Statistics Using Python: A Beginner's Guide to Advanced Data Analysis
Inhalt des Buches:
Ein praktisches Nachschlagewerk für jeden, der grundlegende statistische Analysen und Datenverwaltungsaufgaben in Python durchführt.
Applied Univariate, Bivariate und Multivariate Statistics Using Python bietet eine umfassende Einführung in ein breites Spektrum statistischer Methoden, die mit Python durchgeführt werden, in einer einzigen, umfassenden Referenz. Das Buch enthält benutzerfreundliche Anleitungen und Anweisungen zur Verwendung von Python, um eine Vielzahl von statistischen Verfahren auszuführen, ohne sich in unnötiger Theorie zu verzetteln. Der Autor legt den Schwerpunkt auf eine Reihe von Berechnungswerkzeugen, die bei der Entdeckung empirischer Muster verwendet werden, sowie auf mehrere populäre statistische Analysen und Datenverwaltungsaufgaben, die sofort angewendet werden können.
Die im Buch verwendeten Datensätze sind so klein, dass sie leicht manuell in Python eingegeben werden können, obwohl sie auch kostenlos von www.datapsyc.com heruntergeladen werden können. Es werden nur minimale Statistikkenntnisse vorausgesetzt, und das Buch ist perfekt für alle, die ein leicht zugängliches Toolkit für statistische Analysen mit Python suchen. Applied Univariate, Bivariate und Multivariate Statistics Using Python ist der schnellste Weg, um die Datenanalyse mit Python zu erlernen.
Die Leser werden auch von der Einbeziehung folgender Punkte profitieren:
⬤ Eine gründliche Übersicht über die wesentlichen statistischen Prinzipien, einschließlich Datentypen, Messskalen, Signifikanztests, Signifikanzniveaus und Fehler vom Typ I und Typ II.
⬤ Eine Einführung in Python, einschließlich einer Anleitung zur Kommunikation mit Python.
⬤ Eine Behandlung der explorativen Datenanalyse, grundlegende Statistiken und visuelle Darstellungen, einschließlich Häufigkeiten und Beschreibungen, Stamm- und Blattdiagramme, q-q-Diagramme, Box-and-Whisker-Diagramme und Datentransformationen.
⬤ Eine Erkundung der Datenverwaltung in Python.
Applied Univariate, Bivariate und Multivariate Statistics Using Python eignet sich perfekt für Studenten und Absolventen der Sozial-, Verhaltens- und Naturwissenschaften und wird sich auch einen Platz in den Bibliotheken von Forschern und Datenanalysten verdienen, die eine schnelle Anlaufstelle für univariate, bivariate und multivariate Analysen in Python suchen.
Weitere Daten des Buches:
| ISBN: | 9781119578147 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Einband: | Hardcover |
| Erscheinungsjahr: | 2021 |
| Seitenzahl: | 304 |
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