Mathematische Statistik durch Python-Simulation

Traditionelle mathematische Statistik kann sich oft wie eine Sammlung abstrakter Formeln anfühlen, die man sich merken muss.Dieser schriftliche Kurs bricht die statistische Theorie von Grund auf auf und verwendet zugängliche Python-Skripte, um zufällige Prozesse zu simulieren und zu demonstrieren, wie statistische Mechanik tatsächlich funktioniert. Sie beginnen mit der Kernterminologie, grundlegenden Wahrscheinlichkeitskonzepten und deskriptiven Statistiken, bevor Sie in praktische Code-Simulationen eintauchen.Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie grundlegende statistische Konzepte, Wahrscheinlichkeitsverteilungen und Parameterschätzung aus ersten Prinzipien. - Simulieren Sie Zufallsprozesse mit Python, um statistische Gesetze in Aktion zu beobachten. - Meistern Sie klassische Hypothesentests und leiten Sie Schritt für Schritt standardmäßige statistische Kriterien ab. - Entwerfen Sie benutzerdefinierte statistische Tests und Permutationskriterien für nicht standardmäβige Datenszenarien. - Anwenden moderner Berechnungstechniken wie Monte Carlo-Simulationen und Bootstrapping Der Kurs führt Sie durch strukturierte schriftliche Erklärungen und saubere Python-Code-Snippets und bewegt sich reibungslos von grundlegenden Definitionen bis hin zur erweiterten benutzerdefinierten Testgenerierung. Das Buch ist für Anfänger, Datenanalysten und Programmierer gedacht, die eine praktische Grundlage für die Statistik schaffen möchten. Ein fortgeschrittener mathematischer Hintergrund ist nicht erforderlich. Beginnen Sie noch heute mit dem Lesen, um die mathematische Statistik durch Programmieren zu meistern.