本书以基础的统计学知识和假设检验为重点，简明扼要地讲述了Python在数据分析、可视化和统计建模中的应用。主要包括Python的简单介绍、研究设计、数据管理、概率分布、不同数据类型的假设检验、广义线性模型、生存分析和贝叶斯统计学等从入门到高级的内容。

本书利用Python这门开源语言，不仅在直观上对数据分析和统计检验提供了很好的理解，而且在相关数学公式的讲解上也能够做到深入浅出。本书的可操作性很强，配套提供相关的代码和数据，读者可以依照书中所讲，复现和加深对相关知识的理解。

本书适合对统计学和Python有兴趣的读者，特别是在实验学科中需要利用Python的强大功能来进行数据处理和统计分析的学生和研究人员。

作者简介

托马斯·哈斯尔万特（Thomas Haslwanter）在学术机构中有超过10年的教学经验，是林茨上奥地利州应用科学大学（University of Applied Sciences Upper Austria in Linz）医学工程系的教授，瑞士苏黎世联邦理工学院讲师，并曾在澳大利亚悉尼大学和德国图宾根大学担任过研究员。他在医学研究方面经验丰富，专注于眩晕症的诊断、治疗和康复。在深入使用Matlab十五年后，他发现Python非常强大，并将其用于统计数据分析、声音和图像处理以及生物仿真应用。

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