Avis des lecteurs
Résumé:Ce livre est très apprécié pour sa capacité à approfondir la compréhension des statistiques bayésiennes et à améliorer les compétences pratiques des utilisateurs grâce à la programmation et à des exemples du monde réel. Les utilisateurs apprécient particulièrement sa rigueur, son approche fondée sur l'intuition et le lien qu'il établit entre la théorie et la pratique. Cependant, certains critiques soulignent que le livre n'enseigne pas la programmation ou les statistiques en profondeur, et que l'absence de solutions aux exercices est un inconvénient important pour certains lecteurs.
Avantages:- Développe efficacement l'intuition et relie la théorie à la pratique. - Inclut des exemples du monde réel et des exercices de codage pratiques. - Bon pour les lecteurs ayant une compréhension de base de Bayes. - Concis et accessible pour les débutants. - Des exemples captivants maintiennent l'attention du lecteur.
Inconvénients:- N'est pas un livre de programmation ou de statistiques détaillées ; n'enseigne pas les concepts de programmation ou de statistiques de manière approfondie. - Aucune solution n'est fournie pour les exercices, ce qui le rend moins utile pour certains lecteurs.
(basé sur 8 avis de lecteurs)
Titre original :
Think Bayes: Bayesian Statistics in Python
Contenu du livre :
Si vous savez programmer, vous êtes prêt à vous attaquer aux statistiques bayésiennes. Avec ce livre, vous apprendrez à résoudre des problèmes statistiques avec du code Python plutôt qu'avec des formules mathématiques, en utilisant des distributions de probabilités discrètes plutôt que des mathématiques continues. Une fois les mathématiques maîtrisées, les principes fondamentaux de la méthode bayésienne deviendront plus clairs et vous commencerez à appliquer ces techniques à des problèmes concrets.
Les méthodes statistiques bayésiennes sont de plus en plus courantes et de plus en plus importantes, mais il n'existe pas beaucoup de ressources disponibles pour aider les débutants. Basé sur les cours de premier cycle enseignés par l'auteur Allen B. Downey, l'approche computationnelle de ce livre vous aide à prendre un bon départ.
⬤ Utilisez vos compétences en programmation pour apprendre et comprendre les statistiques bayésiennes.
⬤ Les problèmes d'estimation, de prédiction, d'analyse de décision, de preuves et de tests d'hypothèses bayésiens sont au cœur de ce livre.
⬤ Vous commencerez par des exemples simples, en utilisant des pièces de monnaie, des dés et un bol de biscuits.
⬤ Apprenez des méthodes informatiques pour résoudre des problèmes du monde réel.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781492089469 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Reliure : | Broché |
| Année de publication : | 2021 |
| Nombre de pages : | 300 |
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