代码已经上传至GitHub
https://github.com/SharkFin-top/Statistics_Python_Codes/
《统计学原理实验教程（Python）》书中代码实现
简介
《统计学原理实验教程（Python）》是厦门大学出版社在2019年出版的图书，主要通过python来实现统计学中最基本的检验方法。个人觉得本书内容较为基础，适合初学者进行学习。结构体系化，由浅入深。是一本很好的入门教科书。
个人认为本书适合，具有基本的统计学知识且以python作为数据分析工具的人进行入门，了解如何通过python实现统计学中最基本的一些方法。
这本书比较薄，其中，回归分析和时间序列分析的篇幅较小，介绍较浅，这部分可以自行深入了解。
感谢本书的编著者！
注意
有些数据内容我可能会有所改动，但不影响什么。
尽可能加上注释，力求清晰易读，增强代码可复用性。
个人建议在阅读之前可以复习下相关基础概念，便于更好地理解。
目录
第二章 描述性统计分析
第一节 分布数列
实验2-1 连续变量分布数列的编制
实验2-2 离散变量分布数列的编制
第二节 统计图
第三节 描述统计量
实验2-7 计算描述统计量
实验2-8 使用分类汇总计算描述统计量
实验2-9 使用数据透视表方法计算描述统计量
实验2-10 计算分组资料的描述统计量
第三章 概率计算与随机抽样
第一节 概率计算
实验3-1 二项分布概率的计算
实验3-2 泊松分布概率计算
实验3-3 超几何分布概率计算
实验3-4 正态分布概率计算
实验3-5 卡方分布概率计算
实验3-6 t分布概率计算
实验3-7 F分布概率计算
实验3-8 排列组合与阶乘函数计算概率
实验3-9 概率密度函数图的绘制
第二节 随机抽样
实验3-10 使用随机数发生器创建随机数
实验3-11 使用随机数函数创建随机数
实验3-12 正态分布的模拟
实验3-13 随机抽样
第四章 参数估计与假设检验
第一节 参数估计
实验4-1 总体均值的区间估计：大样本
实验4-2 总体均值的区间估计：小样本
实验4-3 总体成数的估计
实验4-4 总体方差的估计
第二节 参数检验
实验4-5 单一总体均值检验：大样本
实验4-6 单一总体均值检验：正态总体，方差已知
实验4-7 单一总体均值检验：正态总体，方差未知
实验4-8 两个总体的均值检验：总体方差未知，大样本
实验4-8 两个总体的均值检验：总体方差未知，大样本
实验4-10 配对样本t检验
实验4-11 单一总体成数的假设检验
实验4-12 两个总体的成数检验
实验4-13 单一总体方差的假设检验
实验4-14 两个总体的方差检验
第三节 非参数检验
实验4-15 卡方检验
实验4-16 单样本符号检验
实验4-17 配对样本的符号检验
实验4-18 秩和检验
实验4-19 游程检验
第五章 方差分析
第一节 单因素方差分析
实验5-1 单因素方差分析
第二节 双因素方差分析
实验5-2 无交互作用的双因素方差分析
实验5-3 有交互作用的双因素方差分析
第六章 相关与回归分析
第一节 相关分析
实验6-1 计算协方差
实验6-2 计算相关系数
实验6-3 绘制相关图
第二节 回归分析
实验6-4 一元线性回归分析与预测
实验6-5 多元线性回归分析和预测
实验6-6 非线性回归分析
第七章 时间序列分析
第一节 平均发展速度
实验7-1 基于几何法的平均发展速度
实验7-2 基于方程式法的平均发展速度
第二节 长期趋势的测定
实验7-3 移动平均测定长期趋势
实验7-4 趋势模型法测定长期趋势
第三节 季节变动与循环变动的测定
实验7-5 季节变动的测定
实验7-6 循环变动的测定
第四节 时间序列预测
实验7-7 时间序列模型的预测
