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本书介绍

    《统计思考：程序员必备概率和统计知识》是一种讲解统计课程的教科书。它强调使用统计数据来探索大型数据集。它采用计算方法，有几个优点:

学生编写程序是发展和测试他们理解的一种方式。例如，编写函数来计算最小二乘拟合、残差和决定系数。编写和测试这段代码需要他们理解概念，并隐含地纠正误解。

学生通过实验来测试统计结果。例如，他们通过从几个分布生成样本来探索中心极限定理(CLT)。当他们看到帕累托分布的值之和没有收敛到正态时，他们记得CLT所基于的假设。

 本获取：

    一些数学上难以理解的想法通过模拟很容易理解。例如，通过运行蒙特卡罗模拟来近似p值，这加强了p值的意义。

    使用离散分布和计算可以呈现像贝叶斯估计这样的主题，这些主题通常不会在介绍性课程中涉及到。例如，一个练习要求学生计算“德国坦克问题”的后验分布，这在分析上很困难，但在计算上却出奇地容易。

因为学生使用通用编程语言(Python)，所以他们能够从几乎任何来源导入数据。它们不仅限于为特定统计工具清理和格式化的数据。

    这本书采用了基于项目的方法。在课堂，学生们做一个长达一学期的项目，要求他们提出一个统计问题，找到一个可以解决这个问题的数据集，并将他们学到的每一种技术应用到他们自己的数据中。为了展示学生做的分析，这本书提供了一个贯穿所有章节的案例研究。

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