Think Bayes: Statistică bayesiană în Python

Recenzii ale cititorilor

Cartea este apreciată pentru capacitatea sa de a aprofunda înțelegerea statisticilor bayesiene de către utilizatori și de a le spori abilitățile practice cu ajutorul programării și al exemplelor din lumea reală. Utilizatorii îi apreciază în mod deosebit rigoarea, abordarea bazată pe dezvoltarea intuiției și legătura pe care o face între teorie și practică. Cu toate acestea, unii recenzenți subliniază faptul că cartea nu predă programare sau statistică în profunzime, iar absența soluțiilor la exerciții este un dezavantaj semnificativ pentru unii cititori.

- Construiește intuiția în mod eficient și conectează teoria la practică. - Include exemple din lumea reală și exerciții practice de codare. - Bun pentru cititorii cu o înțelegere de bază a lui Bayes. - Concis și accesibil pentru începători. - Exemplele captivante mențin atenția cititorului.

- Nu este o carte de programare sau statistică detaliată; nu predă temeinic conceptele de programare sau statistică. - Nu sunt furnizate soluții pentru exerciții, ceea ce o face mai puțin utilă pentru unii cititori.

(pe baza a 8 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Think Bayes: Bayesian Statistics in Python

Conținutul cărții:

Dacă știți să programați, sunteți gata să abordați statistica bayesiană. Cu această carte, veți învăța cum să rezolvați probleme statistice cu cod Python în loc de formule matematice, folosind distribuții de probabilitate discrete în loc de matematică continuă. Odată ce ați scăpat de matematică, fundamentele bayesiene vor deveni mai clare și veți începe să aplicați aceste tehnici la probleme din lumea reală.

Metodele statistice bayesiene devin din ce în ce mai comune și mai importante, dar nu există multe resurse disponibile pentru a ajuta începătorii. Bazată pe cursurile universitare predate de autorul Allen B. Downey, abordarea computațională a acestei cărți vă ajută să aveți un start solid.

⬤ Utilizați abilitățile dvs. de programare pentru a învăța și a înțelege statistica bayesiană.

⬤ Lucrați cu probleme care implică estimarea, predicția, analiza deciziilor, dovezile și testarea ipotezelor bayesiene.

⬤ Începeți cu exemple simple, folosind monede, zaruri și un bol de prăjituri.

⬤ Învățați metode computaționale pentru rezolvarea problemelor din lumea reală.