Recenzii ale cititorilor
În prezent, nu există recenzii ale cititorilor. Evaluarea se bazează pe 3 voturi.
Titlul original:
Modern Statistics: A Computer-Based Approach with Python
Conținutul cărții:
Acest manual inovator prezintă materiale pentru un curs de statistică modernă care încorporează Python ca resursă pedagogică și practică. Bazându-se pe mulți ani de predare și cercetare în diverse contexte aplicate și industriale, autorii au adaptat cu atenție textul pentru a oferi un echilibru ideal între teorie și aplicații practice. Numeroase exemple și studii de caz sunt încorporate pe tot parcursul, iar aplicațiile Python cuprinzătoare sunt ilustrate în detaliu. Un pachet Python personalizat este disponibil pentru descărcare, permițând studenților să reproducă aceste exemple și să exploreze altele.
Primele capitole ale textului se concentrează pe analiza variabilității, a modelelor de probabilitate și a funcțiilor de distribuție. În continuare, autorii introduc inferența statistică și bootstrapping, precum și variabilitatea în mai multe dimensiuni și modelele de regresie. Textul abordează apoi eșantionarea pentru estimarea cantităților finite ale populației și analiza și predicția seriilor de timp, încheind cu două capitole privind metodele moderne de analiză a datelor. Fiecare capitol include exerciții, seturi de date și aplicații pentru a completa învățarea.
Statistică modernă: A Computer-Based Approach with Python este destinat unui curs universitar sau postuniversitar avansat de unul sau două semestre. Datorită naturii fundamentale a textului, acesta poate fi combinat cu orice program care necesită analiza datelor în curriculum, cum ar fi cursuri despre știința datelor, statistică industrială, științe fizice și sociale și inginerie. De asemenea, cercetătorii, practicienii și oamenii de știință din domeniul datelor îl vor considera o resursă utilă datorită numeroaselor aplicații și studii de caz care sunt incluse.
Un al doilea manual, strâns legat de acesta, se intitulează Industrial Statistics: A Computer-Based Approach with Python. Acesta acoperă subiecte precum controlul statistic al proceselor, inclusiv metode multivariate, proiectarea experimentelor, inclusiv experimente pe calculator și metode de fiabilitate, inclusiv fiabilitatea bayesiană. Aceste texte pot fi utilizate independent sau pentru cursuri consecutive.
Pachetul mistat Python poate fi accesat la https: //gedeck. github. io/mistat-code-solutions/ModernStatistics/.
În această carte despre statistica modernă, ultimele două capitole privind metodele analitice moderne conțin ceea ce este foarte popular în acest moment, în special în învățarea automată, cum ar fi clasificatorii, metodele de grupare și analiza textelor. Dar apreciez și capitolele anterioare, deoarece cred că persoanele care folosesc metode de învățare automată ar trebui să fie conștiente că se bazează foarte mult pe cele statistice. Apreciez foarte mult numeroasele cazuri rezolvate, bazate pe experiența îndelungată a autorilor. Acestea sunt foarte utile pentru a înțelege mai bine, și apoi a aplica, metodele prezentate în carte. Utilizarea Python corespunde celei mai bune experiențe de programare din zilele noastre. Din toate aceste motive, cred că această carte are, de asemenea, un viitor strălucit și de impact și îi felicit pe autori pentru acest lucru.
Profesor Fabrizio RuggeriDirector de cercetare la Consiliul Național de Cercetare, ItaliaPreședinte al Societății Internaționale pentru Statistică Industrială și de Afaceri (ISBIS)Redactor șef al Applied Stochastic Models in Business and Industry (ASMBI)
