本書以基礎的統計學知識和假設檢定為重點，簡單扼要闡述了Python在資料分析、視覺化和統計建模中的應用。本書主要包含了Python簡介、研究設計、資料管理、機率分布、不同資料類型的假設檢定、廣義線性模型、存活分析和貝氏統計等從入門到高階的內容。
本書利用Python這門開源語言，不僅直觀上對資料分析和統計檢定提供了很好的解說，在相關數學公式的解釋上也能夠做到深入淺出。此外，本書所述內容的可操作性很強，還提供配套的相關程式碼及資料，方便讀者動手練習。本書適合對統計學與Python有興趣的讀者，特別是在實驗學科中需要利用Python的強大功能進行資料處理和統計分析的學生及研究人員。
本書範例檔：
https://github.com/thomas-haslwanter/statsintro_python
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