Если вы знаете, как программировать на Python, и немного знаете о теории вероятности, значит, вы готовы освоить байесовскую статистику. Эта книга расскажет вам, как решать статистические задачи с помощью языка Python вместо математических формул и использовать дискретные вероятностные распределения вместо непрерывной математики. Байесовские статистические методы становятся все более обширными и важными. Но в помощь начинающим доступно не слишком много источников. Изложенная в этой книге методика основана на материале проводимых автором студенческих занятий и точно поможет вам сделать хороший старт! Издание будет полезно всем специалистам по анализу данных, кто должен использовать статистические данные в условиях их неполноты или решать другие нетривиальные задачи, связанные с вероятностными распределениями.
Вступительное слово 9 Предисловие 10 Глава 1. Теорема Байеса 16 Глава 2. Вычислительная статистика 25 Глава 3. Оценивание 33 Глава 4. Больше об оценивании 43 Глава 5. Отношение вероятностей и добавления 52 Глава 6. Анализ решений 63 Глава 7. Предсказание 75 Глава 8. Погрешность наблюдения 85 Глава 9. Двумерное измерение 99 Глава 10. Аппроксимация при байесовских вычислениях 109 Глава 11. Проверка гипотез 124 Глава 12. Свидетельства 129 Глава 13. Моделирование 140 Глава 14. Иерархическая модель 152 Глава 15. Борьба с размерностью 158 Предметный указатель 180
Название: Байесовские модели Автор: Аллен Б. Дауни Год: 2018 Жанр: программирование, компьютерная Издательство: ДМК Пресс Язык: Русский
Формат: pdf Качество: eBook Страниц: 183 Размер: 11 MB
Скачать Аллен Б. Дауни - Байесовские модели (2018)
