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Python

1. Prefazione
2. Ambiente di lavoro
3. Introduzione a Python
4. Introduzione a Numpy
5. Introduzione a Pandas
6. Riepilogo dei dati con Pandas
7. Introduzione a Matplotlib
8. Introduzione a Seaborn

Statistica descrittiva

9. Concetti chiave
10. La misurazione in psicologia
11. Dati e frequenze
12. Indici di posizione e di scala
13. Le relazioni tra variabili

Probabilità

14. Insiemi
15. Calcolo combinatorio
16. Introduzione al calcolo delle probabilità
17. Esercizi di probabilità discreta
18. Probabilità condizionata
19. Il teorema di Bayes
20. Variabili casuali
21. Probabilità congiunta
22. La funzione di densità di probabilità

Distribuzioni di v.c.

23. Distribuzioni di v.c. discrete
24. Distribuzioni di v.c. continue
25. Generazione di numeri casuali
26. La verosimiglianza
27. Apprendimento per rinforzo

Inferenza bayesiana

28. Credibilità, modelli e parametri
29. Inferenza su una proporzione
30. Distribuzioni coniugate
31. L’influenza della distribuzione a priori
32. Approssimazione della distribuzione a posteriori
33. Inferenza bayesiana con MCMC
34. Diagnostica delle catene markoviane
35. Sintesi a posteriori
36. Analisi bayesiana dell’odds-ratio
37. La predizione bayesiana
38. La predizione delle frequenze
39. Inferenza bayesiana su una media
40. Confronto tra gruppi
41. Misure ripetute

Regressione lineare

42. Introduzione
43. Regressione lineare bivariata
44. Regressione lineare con Python
45. Regressione lineare con PyMC
46. Confronto tra le medie di due gruppi
47. Posterior Predictive Checks

Inferenza frequentista

48. Introduzione all’inferenza frequentista
49. Intervallo di confidenza
50. Significatività statistica
51. Test t di Student per campioni indipendenti
52. Esercizi sull’inferenza frequentista
53. Limiti dell’inferenza frequentista
54. Errori di tipo m e s

Bibliografia

55. Bibliografia

Appendici

56. Simbologia di base
57. Numeri binari, interi, razionali, irrazionali e reali
58. Simbolo di somma (sommatorie)
59. Per liberarvi dai terrori preliminari
60. Kernel Density plot

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By Corrado Caudek

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