概述 这种回购包含的集合写在Python3分析托管在一个开放的心肺数据集 ： 早产儿心脏呼吸信号数据库（picsdb） 在此处下载和描述： DOI： ： 贡献者 该存储库包含在的荣誉项目中进行的： 艾玛·奥罗克（Emma O'Rourke） 娜塔莎·库玛（Natasha Kumar）（） 弗雷德里克·冯·韦格纳（） 注释 完全开放的数据集包含来自N = 10个主题的记录。 该存储库仅包含3个主题的结果。 要运行代码，请从Physionet下载完整数据集并将其解压缩（上面的链接），然后将各个文件复制到子文件夹preterm-infant-cardio-respiratory-signals-database-1.0.0 。 要求 有效的Python 3安装，以及以下软件包： 麻木 科学的 matplotlib wfdb（读取物理数据集） xlrd（解析.xlsx文件） Ju

大學生必備機率聖經 擁有它就不必花3百多買書

国外的一本概率论与数理统计中的反例,这些反例帮助澄清一些概率论与数理统计中的误会,从而更加地有助于概率论与数理统计的理解

A Course In Probability and Statistics by Charles J. Stone. A classical textbook about probability and statistics. pdf format

[美国大学教材] 基础统计学 第十版 Elementary Statistics 10e

该教科书针对大二或初三的计算机科学专业的本科生，提供了定性和定量数据分析，概率，随机变量和统计方法（包括机器学习）的综合背景。 通过认真地处理满足该课程的课程需求的主题，计算机科学的概率与统计具有以下特点： •主要处理离散案例的随机变量和期望的处理。 •模拟的实用方法，显示可以提取多少有趣的概率和期望，尤其着重于马尔可夫链。 •在简单的上下文中对简单点推理策略（最大似然；贝叶斯推理）的清晰但清晰的说明。扩展到涵盖一些置信区间，样本和总体以进行随机抽样替换，以及最简单的假设检验。 •有关分类的章节，说明为什么有用；如何训练具有随机梯度下降的SVM分类器；以及如何使用更高级方法的实现，例如随机森林和最近的邻居。 •有关回归的一章，解释了在实际问题中如何设置，使用和理解线性回归和最近邻回归。 •一章涉及主成分分析，仔细发展直觉，并包括许多实际示例。通过主坐标分析对多元缩放进行了简要描述。 •一章通过聚集方法和k均值处理聚类，展示了如何为复杂信号构建矢量量化特征。 贯穿各章的说明，每个主要章节都包含许多工作示例和其他教学元素，例如 框内的过程，定义，有用事实和“记住这一点”（简短提示）。问题和编程练习在每章的最后，总结了读者应该知道的内容。 教师资源包括针对所有问题的全套模型解决方案，以及带有随附演示幻灯片的《教师手册》。

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Need to learn statistics for your job? Want help passing a statistics course? Statistics in a Nutshell is a clear and concise introduction and reference for anyone new to the subject. Thoroughly revised and expanded, this edition helps you gain a solid understanding of statistics without the numbing complexity of many college texts. Each chapter presents easy-to-follow descriptions, along with graphics, formulas, solved examples, and hands-on exercises. If you want to perform common statistical analyses and learn a wide range of techniques without getting in over your head, this is your book. Learn basic concepts of measurement and probability theory, data management, and research design Discover basic statistical procedures, including correlation, the t-test, the chi-square and Fisher’s exact tests, and techniques for analyzing nonparametric data Learn advanced techniques based on the general linear model, including ANOVA, ANCOVA, multiple linear regression, and logistic regression Use and interpret statistics for business and quality improvement, medical and public health, and education and psychology Communicate with statistics and critique statistical information presented by others

Introduction to Probability and Statistics MENDENHALL W., BEAVER, R., BEAVER, B.

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