Python统计分析项目化教程

内容实用——理论与实践结合，重点突出应用

体系完善——构建完整的大数据专业解决方案

产教融合——高校企业共参与，对标行业标准

资源丰富——微课、课件、教案、源码、答案

在当今数字化时代，数据已成为推动社会进步和经济发展的重要力量。随着大数据、人工智能、机器学习等技术的迅猛发展，数据分析能力已成为众多领域不可或缺的核心技能。无论是科学研究、商业决策还是社会管理，都离不开对数据的深度挖掘和分析。Python作为一种简洁而强大的编程语言，在数据分析领域得到了广泛应用，成为众多专业人士和学者的首选工具。

本书旨在为读者提供一套系统、全面且实用的Python统计分析学习方案，帮助读者从零开始，逐步掌握数据分析的理论知识与实践技能。本书内容涵盖了从基础的Python环境搭建到复杂的统计分析方法，包括概率计算、描述性统计分析、方差分析、参数估计与假设检验、相关与回归分析、时间序列分析等多个方面。通过理论与实践相结合的方式，本书致力于培养读者的统计思维和数据分析能力，使读者能够运用Python解决实际问题。

本书的特点主要体现在以下几个方面：

（1）系统性与实用性。本书内容系统全面，涵盖了统计分析的基本理论和常用方法，同时结合Python语言的强大功能，提供了丰富的实践案例。读者不仅能够学习到统计分析的原理，还能通过实际操作加深理解，提升应用能力。

（2）项目化教学。本书采用项目化教学模式，将复杂的统计分析问题分解为多个具体案例，引导读者逐步解决问题。这种教学方式有助于读者更好地理解统计分析的实际应用场景，培养解决实际问题的能力。

（3）配套资源丰富。为了方便读者学习，本书提供了丰富的配套资源，包括教学课件、案例数据、代码示例以及在线学习资源等。这些资源将帮助读者更好地掌握书中的内容，提高学习效率。

本书共分为8章，前7章为理论与实践相结合的内容，系统讲解了统计分析的基础知识和常用方法；第8章为案例分析，通过具体案例展示了如何运用所学知识解决实际问题。本书的编写团队由多年从事数据分析教学与研究的专业人士组成，他们在数据分析领域积累了丰富的经验，并将这些经验融入本书中。

本书由章小华、孙伟男、于虹博、李文龙任主编，陈勇、王贵鑫、周苏、王艺瑾、刘志扬任副主编，参与部分编写工作的还有曲艳梅、赵海静、刘相宜。感谢所有为本书提供意见和建议的专家、学者和读者，你们的反馈对本书的完善起到了重要作用。由于编者水平有限，书中难免存在不足之处，恳请读者批评指正，以便在后续修订中不断完善。

最后，希望本书能够成为读者学习Python统计分析的良师益友，引领读者在数据分析的道路上不断前行，探索数据背后的奥秘。

第1章　数据与Python 1
1.1　环境配置 1
1.1.1　Python环境搭建 2
1.1.2　PyCharm安装与配置 3
1.1.3　Jupyter Notebook安装与配置 4
1.1.4　Python统计分析包的安装 4
1.2　Python统计分析包 4
1.2.1　numpy包 5
1.2.2　pandas包 5
1.2.3　matplotlib包 7
1.2.4　scipy包 9
1.2.5　statsmodels包 10
本章小结 18
习题1 18
第2章　概率计算与随机抽样 20
2.1　不同类型的概率计算 20
2.1.1　古典概型 21
2.1.2　条件概率 22
2.1.3　贝叶斯概率 23
2.1.4　联合概率和边缘概率 25
2.2　随机抽样 27
2.2.1　概率抽样 27
2.2.2　非概率抽样 29
2.2.3　概率抽样与非概率抽样的区别 32
本章小结 33
习题2 33
第3章　描述性统计分析 35
3.1　分布数列 36
3.1.1　分布数列的概念 36
3.1.2　分布数列的构成要素 36
3.1.3　分布数列的基本形式 36
3.1.4　分布数列的分类 36
3.1.5　累计次数分布 39
3.1.6　次数分布的主要类型 39
3.2　统计图 42
3.2.1　统计图的概念 42
3.2.2　统计图的种类 42
3.2.3　常见统计图的特征及用途 43
3.3　描述性统计量 49
3.3.1　集中趋势的测度 49
3.3.2　描述数据离散程度的特征量 54
3.3.3　分布的峰度和偏度指标 57
本章小结 59
习题3 59
第4章　方差分析 61
4.1　单因素方差分析 61
4.1.1　单因素方差分析的基本原理 61
4.1.2　单因素方差分析的数学模型 62
4.1.3　单因素方差分析的Python示例 64
4.2　双因素方差分析 68
4.2.1　双因素方差分析的基本原理 68
4.2.2　无交互作用的双因素试验的方差分析 68
4.2.3　双因素方差分析的Python示例 69
本章小结 75
习题4 75
第5章　参数估计与假设检验 77
5.1　参数估计 78
5.1.1　点估计 78
5.1.2　矩估计 79
5.1.3　最大似然估计法 80
5.1.4　基于截尾样本的最大似然估计 82
5.1.5　评估量的评选标准 83
5.1.6　区间估计 84
5.1.7　正态总体均值与方差的区间估计 85
5.1.8　0-1分布参数的区间估计 86
5.1.9　置信区间 87
5.2　假设检验 89
5.2.1　假设检验方法 89
5.2.2　正态总体均值的假设检验 92
5.2.3　基于成对数据的检验 94
5.2.4　正态总体方差的假设检验 96
5.2.5　置信区间与假设检验之间的关系 97
5.2.6　样本容量的选取 98
5.2.7　秩和检验 104
5.2.8　假设检验问题的p值检验法 105
本章小结 106
习题5 106
第6章　相关与回归分析 108
6.1　相关分析 108
6.1.1　变量的关系类型 109
6.1.2　相关关系的种类 109
6.1.3　相关分析的内容 109
6.1.4　一元线性相关分析 109
6.1.5　多元线性相关分析 112
6.1.6　卡方检验 113
6.1.7　皮尔逊相关系数 115
6.1.8　方差分析 117
6.1.9　相关性图 118
6.2　回归分析 122
6.2.1　一元线性回归 122
6.2.2　多元线性回归 126
6.2.3　非线性回归 127
6.2.4　时间序列回归 128
6.2.5　逻辑回归 130
本章小结 131
习题6 132
第7章　时间序列分析 134
7.1　时间序列基本概念 135
7.1.1　平稳性 135
7.1.2　遍历性 135
7.1.3　白噪声 135
7.2　时间序列的分类 135
7.2.1　时间序列的数据类型 136
7.2.2　常见的数据特征 136
7.3　时间序列的对比分析 139
7.3.1　发展水平与平均发展水平 139
7.3.2　增长量与平均增长量 142
7.3.3　发展速度与增长速度 143
7.3.4　平均发展速度与平均增长速度 145
7.4　时间序列的成分及其分析 146
7.4.1　时间序列的成分 146
7.4.2　时间序列的分解模型 146
7.4.3　长期趋势分析 147
7.4.4　季节成分分析 152
7.4.5　循环成分与不规则成分分析 152
7.5　时间序列的预测方法 154
7.5.1　趋势外推法 154
7.5.2　移动平均预测 155
7.5.3　指数平滑预测 156
7.5.4　预测误差 156
本章小结 159
习题7 160
第8章　案例分析 162
8.1　概率计算与随机抽样案例分析 163
8.1.1　古典概型 163
8.1.2　条件概率 164
8.1.3　贝叶斯概率 165
8.1.4　联合概率和边缘概率 166
8.1.5　概率抽样 168
8.1.6　非概率抽样 170
8.2　描述性统计分析案例分析 172
8.2.1　分布数列分类（变量数列） 172
8.2.2　次数分布的主要类型 174
8.2.3　集中趋势的测度 176
8.2.4　描述数据离散程度的特征量 178
8.3　方差分析案例分析 179
8.3.1　单因素方差分析 180
8.3.2　双因素方差分析 181
8.4　参数估计与假设检验案例分析 184
8.4.1　点估计和矩估计 184
8.4.2　基于截尾样本的最大似然估计 186
8.4.3　置信区间 188
8.4.4　正态总体均值的假设检验 191
8.4.5　正态总体方差的假设检验 194
8.4.6　秩和检验 196
8.5　相关与回归分析案例分析 198
8.5.1　一元线性相关分析 199
8.5.2　多元线性相关分析 201
8.5.3　卡方检验 203
8.5.4　方差分析 205
8.5.5　一元线性回归 207
8.5.6　多元线性回归 210
8.5.7　非线性回归 212
8.6　时间序列分析案例分析 215
8.6.1　发展速度与增长速度 215
8.6.2　平均发展速度与平均增长速度 218
8.6.3　长期趋势分析 220
8.6.4　季节成分分析 223
8.6.5　移动平均预测 227
8.6.6　指数平滑预测 229
本章小结 230
习题8 231
参考文献 234

1. 交换路由技术（微课版） [喻林 卞孝丽]
2. 新一代网络技术与应用 [路立勋 周宝]
3. Python程序设计 [李宇]
4. 机械设计基础作业集 [田亚平 李爱姣]
5. 用英语讲中国金句（微课版） [白阳明　编著]
6. 大学计算机基础上机实践教程（第八版） [主编 罗奕 钱前]
7. 线性代数（第三版） [主编 江志超]
8. 大学计算机基础 （第八版） [主编 罗 奕 胡绿慧]
9. 大学计算机与人工智能基础 [主编 崔岩]
10. 长江经济带上游白酒文化旅游数字化融合创新研究 [李杰 著]
11. 大学计算机基础案例教程（第五版） [主编 张小雨 吴瀚霖]
12. 体育与健康 [主编 刘传栋 ]
13. 人工智能物联网应用（基于树莓派） [主编 陈少锋 冯健明 郭晓花]
14. 大学生劳动教育 [蹇兴超　陈秀泉]
15. 村镇生活污水处理适用技术及工程示范 [刘秉涛 李发站 陈伟胜 著]
16. 网络管理员5天修炼 （适配第6版考纲） [朱小平 施游 编著]
17. 全球科技新知精选：看前沿科技学英文 [王琼　曹阳　编译]
18. 信息技术基础（WPS Office） [阳晓霞 周永福 钟建坤 刘婧莉]
19. 基于人文教育的大学英语创新教育实践研究 [段筱箫 著]
20. 软件设计师真题及模考卷精析（适用机考） [主编 薛大龙 邹月平]
21. Windows Server网络操作系统项目教程（微课版） [杨云 蒋君 杨琼]
22. 软考论文高分特训与范文10篇—系统规划与管理师（第二版） [薛大龙 刘伟 刘开向]
23. 阅读与写作（职业本科版） [陈秀泉　王敦　刘春玉]
24. 系统规划与管理师考试32小时通关（第二版） [薛大龙　刘伟]
25. 零基础用DeepSeek玩转炒股—轻松解码AI投资 [林开平]
26. 工程测量实践教程 [王灼英 熊梅]
27. 高等数学 （第三版）（上下册） [主编 郭照庄]
28. 零基础学电子系统设计—从电子电路基础到Arduino单片机项目开发 [竺春祥 张珂]
29. 基于AI的Web技术项目实战 [主编 李攀 孙晓叶 孙旭光]
30. 数字技能基础 [主编　冯迎　陈伟　刘美丽]