趋近智
机器学习的概率与统计要点
章节 1: 概率基本原理回顾
样本空间与事件回顾
条件概率与独立性
贝叶斯定理讲解
随机变量概述
期望值与方差
概率原理在 Python 中的应用
章节 2: 常用概率分布
伯努利分布和二项分布
泊松分布
均匀分布
正态（高斯）分布
指数分布
数据建模中的性质与应用
在 SciPy 中使用分布
动手实践：模拟与绘制分布
章节 3: 数据集的描述性统计
集中趋势的度量：均值、中位数、众数
离散度量：方差、标准差、极差
理解偏度和峰度
百分位数和四分位数
相关性分析
区分相关性与因果关系
数据总结的可视化
使用 Pandas 计算描述性统计量
实践：总结数据集
章节 4: 推断统计：抽样与估计
总体和样本
抽样方法概述
中心极限定理
理解点估计
置信区间说明
计算均值的置信区间
动手实践：抽样模拟与区间估计
章节 5: 模型评估的假设检验
制定零假设与备择假设
理解第一类和第二类错误
P值说明
T检验简介
卡方检验介绍
方差分析 (ANOVA) 概述
使用 Python 进行假设检验
实践：将T检验应用于样本数据
章节 6: 回归分析简介
简单线性回归模型
最小二乘估计法
解读回归系数
模型评估指标 (R平方, 均方误差)
线性回归的假设
多元线性回归概述
使用Python构建回归模型
动手实践：拟合与评估线性模型
P值说明
这部分内容有帮助吗？
- Practical Statistics for Data Scientists: 50+ Essential Concepts Using R and Python, Peter Bruce, Andrew Bruce, and Peter Gedeck, 2020 (O'Reilly Media) - 为数据科学背景下的假设检验和P值解读提供实用指导。
- An Introduction to Statistical Learning: With Applications in Python, Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, Rob Tibshirani, Jonathan Taylor, 2023 (Springer) - 提供统计学概念的基础理解，包括与机器学习模型评估相关的假设检验。
- The ASA Statement on P-Values: Context, Process, and Purpose, Ronald L. Wasserstein, Nicole A. Lazar, 2016 The American Statistician, Vol. 70 (Taylor & Francis on behalf of the American Statistical Association) DOI: 10.1080/00031305.2016.1154108 - 一份权威出版物，阐述了P值在科学研究中的定义、使用和常见误解。
- Probability and Statistics for Engineering and the Sciences, Jay L. Devore, 2015 (Cengage Learning) - 一本全面的教科书，涵盖了假设检验、检验统计量和P值计算的理论基础。