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Python統計分析

為了解決python統計分析的問題，作者（奧）托馬斯·哈斯爾萬特 這樣論述：

本書以基礎的統計學知識和假設檢驗為重點，簡明扼要地講述了Python在數據分析、可視化和統計建模中的應用。主要包括Python的簡單介紹、研究設計、數據管理、概率分佈、不同數據類型的假設檢驗、廣義線性模型、生存分析和貝葉斯統計學等從入門到高級的內容。 本書利用Python這門開源語言，不僅在直觀上對數據分析和統計檢驗提供了很好的理解，而且在相關數學公式的講解上也能夠做到深入淺出。本書的可操作性很強，配套提供相關的代碼和數據，讀者可以依照書中所講，復現和加深對相關知識的理解。 本書適合對統計學和Python有興趣的讀者，特別是在實驗學科中需要利用Python的強大

功能來進行數據處理和統計分析的學生和研究人員。托馬斯·哈斯爾萬特（Thomas Haslwanter），在學術機構中有超過10年的教學經驗，是林茨上奧地利州應用科學大學（University of Applied Sciences Upper Austria in Linz）醫學工程系的教授，瑞士蘇黎世聯邦理工學院講師，並曾在澳大利亞悉尼大學和德國圖賓根大學擔任過研究員。他在醫學研究方面經驗豐富，專註于眩暈症的診斷、治療和康復。在深入使用Matlab十五年後，他發現Python非常強大，並將其用於統計數據分析、聲音和圖像處理以及生物模擬應用。 李銳，復旦大學公共衛生學院流行病與生物統計專

業博士生，Python、R和Lisp語言的愛好者，主要研究方向為統計學習和機器學習建模以及組學數據的數據挖掘。先後以第一作者身份發表學術論文6篇，其中SCI論文4篇。參編中文專著2本。張志傑，復旦大學公共衛生學院副教授，多本國際醫療衛生期刊的特邀編輯，研究方向為統計建模和醫學領域的統計分析方法。參與並完成國家重大科技專項、「863」、國家「十五」科技攻關課題、自然科學基金重大項目等多項國家級課題的研究，研究成果先後獲2010年全國百篇優秀博士學位論文、2012年上海市醫學獎二等獎、上海市科技進步獎二等獎以及中華醫學獎三等獎，2011年入選復旦大學首批「卓學人才計劃」，2013年入選上海市第二批

新優青人才計劃。

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高中資優學生數位學習路徑與自我效能之研究

為了解決python統計分析的問題，作者施咅均 這樣論述：

本研究旨在了解高中資優學生學習路徑及自我效能之現況。經過調查研究，採用 問卷調查法，研究工具為研究者自編高中資優學生學習路徑與自我效能量表，研究對 象為 106-108 學年度入學之高中語文與數理資優學生，發出問卷 370 份，收回有效問 卷 282 份。研究方法進行統計分析，使用描述統計、獨立樣本 t 檢定及皮爾森基差相 關，研究結果如以下說明 :一、 高中資優學生為較傾向根據不同狀況選擇不同學習路徑之混合型學習方式。二、 一年級認知數位學習可以提升學習效益上優於二年級學生。三、 男性學生相較女性學生具有較佳電腦自我效能。四、 語文資優班學生在學習路徑的信賴度上優於數理資優班學生。五、 學

習路徑與自我效能整體呈現低度相關。依據以上結論，本研究對於數位學習平台、實務教學及未來研究提出相關建議， 做為未來教師、數位學習平台設計者及相關研究者之參考。