Think Stats 第2版 ―プログラマのための統計入門

https://gyazo.com/52ccc46a0f440f36eb455c30db18adc6

探索的データ解析

プロセス

インポートとクリーニング

単一変数での探索

ペアワイズ探索

多変量解析

推定と仮説検定

可視化

コンピュータ、特にpythonでやっていく

メリット

pythonで読みやすく実行可能なコードとしてアイデアを書ける

コードの利点として、理解したことをコードに表現でき、修正できる

数学的には難しくても、コードを動かすと理解しやすいことがある

p値

情報源

全米世帯動向調査 NSFG

疫病管理予防センター　CDCによる、健康問題に関する調査

行動危険因子サーベイ位ランスシステム

米国国税庁

米国国勢調査

ボストンマラソン

wikipedia

すべてpython2,3で動くらしい

使うパッケージ

pandas

numpy

scipy

StatsModels

回帰その他

matplotlib

anacondaで入れるのをおすすめ

目次

分布確率質量関数

累積分布関数

分布をモデル化する

確率密度関数

変数間の関係

推定

仮説検定

線形最小二乗法

回帰

時系列分析

生存分析

統計解析手法

githubのやつ

$ python code/nsfg.py

ではなく

$ cd code && python nsfg.py

どうして