贝叶斯，数据分析，第三版，Andrew贝叶斯思想在大数据中表现良好

This contribution to the useR! series by Springer is designed to show newcomers how to do functional data analysis in the two popular languages, Matlab and R. We hope that this book will substantially reduce the time and effort required to use these techniques to gain valuable insights in a wide variety of applications.

亚马逊上有一本中译本的书，鉴于大家普遍反映译者翻译的很差，共享下原版的电子版。 经典好书也需要能够理解其中内容的人才能体现其价值所在。给需要的童鞋提供资源。

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预期寿命 过去已经对影响预期寿命的几个因素进行了研究。 以前从未考虑过使用某些功能根据国家状况（发展/发达，GDP，百分比支出），​​生活方式（BMI，酒精，教育，资源收入构成），疾病（艾滋病毒/艾滋病）预测所有国家/地区预期寿命的准确性艾滋病，白喉等） 数据集已从收集。 我已经在R上完成了这个项目，并且在Tableau上创建了不同类型的有意义的可视化。 清理数据，可视化数据，缩放比例的特征，进行统计分析，创建相关矩阵，检查变量之间如何正/负相关以及它们之间的相关性如何，为每个特征创建简单的（一个变量）回归模型并比较p值使用多变量线性回归来检查冗余预测变量，使用vif来量化共线性度，检查条件，这些清理后的数据集是否适合线性回归模型，生成多元回归模型，同时使用AIC和向后消除预测最准确模型的方法以及未来的预测方法-该项目的一部分

Python Data Analysis(pdf+epub+mobi+code_files).zip

因果关系此软件包包含使用观察（而非实验）数据集进行因果分析的工具。 安装假设您已经安装了pip，只需运行pip install causality因果分析因果关系此软件包包含使用观察（而非实验）数据集进行因果分析的工具。 安装假设已经安装了pip，只需运行pip install causality原因分析该包最简单的接口可能是通过causality.analysis.CausalDataFrame中的CausalDataFrame对象。 这只是pandas.DataFrame对象的扩展，因此它继承了相同的方法。 CausalDataFrame当前支持两种因果分析

Mathematical Statistics and Data Analysis 3rd This is the first text in a generation to re-examine the purpose of the mathematical statistics course. The book's approach interweaves traditional topics with data analysis and reflects the use of the computer with close ties to the practice of statistics. The author stresses analysis of data, examines real problems with real data, and motivates the theory. The book's descriptive statistics, graphical displays, and realistic applications stand in strong contrast to traditional texts that are set in abstract settings.

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