一本好书推荐python统计分析！
主要包括Python的简介、研究设计、数据管理、概率分布、不同数据类型的假设检验、广义线性模型、生存分析和贝叶斯统计。
同时，使用Python这种开源语言，不仅直观地提供了对数据分析和统计检验的良好理解，还深入浅出地讲解了相关的数学公式。这本书可操作性很强，提供了相关的代码和数据，读者可以根据书中所讲的内容进行重现，加深对相关知识的理解。
作者是托马斯·哈斯万特(Thomas Haslwanter)，在学术机构有超过65，438+00年的教学经验。他是林茨上奥地利应用科学大学医学工程系的教授，瑞士苏黎世联邦理工学院的讲师，曾在澳大利亚悉尼大学和德国图宾根大学担任研究员。
他在医学研究方面经验丰富，专注于眩晕的诊断、治疗和康复。在深入使用Matlab十五年后，他发现Python非常强大，并将其用于统计数据分析、声音和图像处理以及生物模拟应用。
python的统计分析由复旦大学公共卫生学院流行病学与生物统计学专业博士生李锐翻译，是Python、R、Lisp语言的爱好者。他的主要研究兴趣是组学数据的统计学习、机器学习建模和数据挖掘。以第一作者发表学术论文6篇，其中SCI论文4篇。参与2部中文专著。
Python统计分析包含两个部分:Python和统计、分布和假设检验。
这本书强调实际问题的解决方案，并作为统计学家/计算机科学家和实验专家(如生物学家、物理学家、医生等)之间的桥梁。).为了让读者更好地理解这本书的内容，作者还提供了实际例子和动手练习(在书的末尾附有答案)，这使得这本书可以广泛接触——从各种专业的本科生到寻求特定问题答案的成熟研究人员。
Python统计分析适合对统计学和Python感兴趣的读者，尤其是需要使用Python强大功能进行实验学科数据处理和统计分析的学生和研究人员。感兴趣的朋友可以看看！