Python统计分析入门：生命科学应用指南

"An Introduction to Statistics with Python" 是一本面向生命科学和医学领域的硕士及博士生的统计学入门教材，旨在介绍Python在统计数据分析中的应用。书中涵盖了连续数据、离散数据和分类数据的常见统计检验，以及线性回归分析、生存分析和贝叶斯统计等内容。读者可以复现书中提供的Python代码和数据，加深对统计概念的理解。随着Python生态系统的发展，Python已经成为科学计算的热门语言，为统计数据分析提供了一个强大的环境，是R语言之外的一个有力替代选择。 本书适合具备基本统计知识的读者，即使没有Python基础，也能通过阅读学习如何用Python进行统计分析。书中不仅提供了统计理论的背景知识，还包含了实际操作的Python示例，使得理论与实践相结合。所有Python代码样本和数据集可以在Quantlet网站（www.quantlet.de）上找到，同时也在GitHub（https://github.com/thomas-haslwanter/statsintro_python.git）上公开，方便读者下载和使用。 作者Thomas Haslwanter是奥地利应用科技大学生命和社会科学学院的学者。系列主编W.K. Härdle来自柏林洪堡大学的C.A.S.E.中心，专注于应用统计和经济学研究。这本书的Python解决方案代码在附录中以创意共享许可发布，这意味着读者可以自由使用和分享这些代码，但需遵循一定的许可条件。 通过本书，读者将能够学习到以下知识点： 1. **Python基础**：了解如何使用Python进行编程，包括基本语法、数据结构（如列表、元组、字典和集合）以及控制流（循环、条件语句）。 2. **数据分析库**：掌握Numpy、Pandas等核心库的使用，用于数据处理、清洗和初步分析。 3. **统计检验**：理解并应用t检验、ANOVA、卡方检验、Fisher精确检验等方法，处理连续、离散和分类数据。 4. **线性回归**：学习建立线性模型，理解回归系数的含义，以及如何评估模型的拟合度和预测能力。 5. **生存分析**：探讨生存函数、 hazard函数和Cox比例风险模型，适用于医疗领域中的生存率研究。 6. **贝叶斯统计**：介绍贝叶斯定理，及其在参数估计和假设检验中的应用。 7. **数据可视化**：使用Matplotlib和Seaborn等工具创建图表，帮助解释和展示统计数据。 8. **Python编程实践**：通过实际案例学习如何编写和运行Python脚本，实现统计分析流程。 本书的特色在于结合实际案例和可运行的Python代码，使得学习过程更为直观和互动，有助于提高读者的动手能力和问题解决能力。对于希望在Python环境下进行统计分析的初学者来说，是一本非常有价值的资源。