第1章 Python與體育統(tǒng)計(jì)——以國民體質(zhì)監(jiān)測數(shù)據(jù)為例進(jìn)行分析
1.1 Python概述
1.2 國民體質(zhì)監(jiān)測數(shù)據(jù)的采集方法及常見的問題
第2章 Python基礎(chǔ)知識
2.1 基礎(chǔ)語法
2.2 基本數(shù)據(jù)類型
2.3 if條件控制
2.4 循環(huán)語句（while循環(huán)和for循環(huán)）
2.5 函數(shù)
2.6 模塊
第3章 數(shù)據(jù)文件的處理
3.1 文件的基本操作
3.2 錯(cuò)誤和異常
3.3 pandas數(shù)據(jù)處理
第4章 數(shù)據(jù)可視化
4.1 Matplotlib通用設(shè)置
4.2 折線圖的繪制
4.3 散點(diǎn)圖的繪制
4.4 柱狀圖的繪制
4.5 箱形圖的繪制
4.6 餅狀圖的繪制
4.7 雷達(dá)圖的繪制
4.8 詞云圖的繪制
第5章 數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計(jì)分析
5.1 集中趨勢統(tǒng)計(jì)
5.2 離散程度統(tǒng)計(jì)
5.3 峰度和偏度統(tǒng)計(jì)
5.4 參數(shù)估計(jì)
5.5 多指標(biāo)統(tǒng)計(jì)
第6章 T檢驗(yàn)
6.1 配對樣本T檢驗(yàn)
6.2 兩獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)
第7章 方差分析
7.1 單因素方差分析
7.2 一元多因素方差分析
7.3 一元交互效應(yīng)多因素方差分析
第8章 相關(guān)分析與關(guān)聯(lián)分析
8.1 相關(guān)分析的分類及相關(guān)系數(shù)
8.2 變量的相關(guān)分析
8.3 偏相關(guān)分析
8.4 關(guān)聯(lián)分析
第9章 回歸分析
9.1 線性回歸分析
9.2 非線性回歸分析
參考文獻(xiàn)