Statistica applicata univariata, bivariata e multivariata con Python: Guida per principianti all'analisi avanzata dei dati

Recensioni dei lettori

Le recensioni presentano pareri contrastanti sul libro: un recensore lo ritiene scritto male e poco approfondito, mentre l'altro lo elogia per essere conciso e pratico per gli statistici che utilizzano Python.

Presentazione concisa dei concetti statistici, include codice Python pratico per l'implementazione, adatto a statistici pragmatici.

Scarsa qualità di scrittura, mancanza di profondità e chiarezza, esempi per lo più incentrati su COVID-19, spiegazioni vaghe, non adatto a studenti alle prime armi o a chi preferisce discussioni dettagliate.

(basato su 2 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Applied Univariate, Bivariate, and Multivariate Statistics Using Python: A Beginner's Guide to Advanced Data Analysis

Contenuto del libro:

Un riferimento pratico, "how-to", per chiunque esegua analisi statistiche essenziali e attività di gestione dei dati in Python.

Applied Univariate, Bivariate, and Multivariate Statistics Using Python offre un'introduzione completa a un'ampia gamma di metodi statistici eseguiti con Python in un unico riferimento. Il libro contiene una guida e istruzioni di facile utilizzo per l'uso di Python per eseguire una serie di procedure statistiche senza impantanarsi in inutili teorie. L'autore pone l'accento su una serie di strumenti computazionali utilizzati per la scoperta di modelli empirici, nonché su numerose analisi statistiche popolari e attività di gestione dei dati che possono essere immediatamente applicate.

Gli insiemi di dati utilizzati nel libro sono abbastanza piccoli da poter essere facilmente inseriti manualmente in Python, anche se possono essere scaricati gratuitamente dal sito www.datapsyc.com. Si presuppone una conoscenza minima della statistica e il libro è perfetto per chi cerca un kit di strumenti facilmente accessibili per l'analisi statistica con Python. Applied Univariate, Bivariate, and Multivariate Statistics Using Python rappresenta il modo più veloce per imparare ad analizzare i dati con Python.

I lettori trarranno vantaggio dall'inclusione di:

⬤ Una revisione approfondita dei principi statistici essenziali, compresi i tipi di dati, le scale di misurazione, i test di significatività, i livelli di significatività e gli errori di tipo I e II.

⬤ Un'introduzione a Python, compreso il modo di comunicare con Python.

⬤ Un trattamento dell'analisi esplorativa dei dati, delle statistiche di base e delle visualizzazioni, tra cui frequenze e descrittivi, diagrammi a foglia e a gambo, diagrammi q-q, diagrammi box-and-whisker e trasformazioni dei dati.

⬤ Un'esplorazione della gestione dei dati in Python.

Perfetto per studenti universitari e laureati in scienze sociali, comportamentali e naturali, Applied Univariate, Bivariate, and Multivariate Statistics Using Python si guadagnerà anche un posto nelle biblioteche di ricercatori e analisti di dati che cercano una risorsa rapida per l'analisi univariata, bivariata e multivariata in Python.