以医学数据为例，讲解如何使用R进行数据分析。
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本书主要介绍与数据分析有关的语法基础。
内容简介
本书主要使用Scipy库来实现假设检验，使用statsmodels库来拟合统计模型，并且尽量使用简洁的代码来完成数据分析，譬如在第7部分中介绍了利用Pandas库在同步完成数据清洗和统计图绘制，减少代码书写量，提高数据分析效率。
本书的编写突出实用性，注重数据前期处理与医学统计分析相结合；按照资料类型介绍统计学方法，有利于读者在实际数据分析中快速查找对应的统计学方法；在介绍每种统等
章节目录
- 封面
- 内封
- 版权页
- 前言
- 1 Python简介与安装
- 1.1 Python的优点
- 1.2 Python的安装与配置
- 1.3 Anaconda的使用方法
- 1.4 Jupyter Notebook
- 2 Python语言基础与重要的库
- 2.1 Python快速入门
- 2.2 Python语法基础
- 2.3 重要的Python库
- 3 数据集创建
- 3.1 NumPy多维数组对象
- 3.2 Pandas数据结构
- 3.3 数据取值与选择
- 3.4 数据读取与存储
- 4 基本数据管理
- 4.1 数据基本信息与结构查看
- 4.2 创建新变量
- 4.3 变量重命名
- 4.4 数据类型转换
- 4.5 数据排序
- 4.6 缺失值处理
- 4.7 缺失数据填补
- 4.8 重复数据处理
- 4.9 数据集的合并
- 4.10 数据集取子集
- 4.11 数据分组
- 4.12 melt()函数
- 4.13 数据集更新
- 5 高级数据管理
- 5.1 控制流
- 5.2 函数
- 5.3 向量化字符串操作
- 5.4 正则表达式
- 6 网络数据采集
- 6.1 初识爬虫
- 6.2 http协议与url
- 6.3 网页结构
- 6.4 Requests库
- 6.5 BeautifulSoup库
- 7 资料类型及展示
- 7.1 资料类型
- 7.2 统计描述
- 7.3 数据透视表
- 7.4 表格重塑
- 7.5 绘制图形
- 8 定量资料统计方法
- 8.1 单样本资料与已知总体参数比较
- 8.2 两组资料之间的比较
- 8.3 两组以上资料比较
- 8.4 相关分析
- 8.5 线性回归分析
- 9 分类资料数据分析
- 9.1 卡方检验
- 9.2 Fisher确切概率法
- 9.3 配对卡方检验
- 9.4 多个相关样本的非参数检验（Cochran Q检验）
- 9.5 趋势卡方检验
- 10 多重线性回归
- 10.1 多重线性回归分析
- 10.2 自变量筛选
- 10.3 多重共线性和回归诊断
- 11 logistic回归
- 11.1 二分类logistic回归
- 11.2 有序logistic回归
- 11.3 无序多分类logistic回归
- 11.4 条件logistic回归
- 12 Poisson回归
- 12.1 Poisson回归的应用条件
- 12.2 资料格式
- 12.3 利用广义线性模型实现Poisson回归
- 13 生存分析
- 13.1 基本概念
- 13.2 生存分析研究的主要内容
- 13.3 生存率的估计与组间比较
- 13.4 中位生存时间与生存曲线
- 13.5 Cox比例风险模型
- 14 时间序列分析
- 14.1 时间序列的预处理
- 14.2 平稳时间序列建模
- 14.3 非平稳时间序列预处理
- 14.4 ARIMA模型
- 14.5 季节性ARIMA模型
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Python医学实用统计分析是2023年由人民卫生出版社出版,作者潘兴强 主编。
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