Ocena:
Książka ta jest w dużej mierze postrzegana jako doskonałe wprowadzenie do metod bayesowskich, dostarczając jasnych wyjaśnień i praktycznych przykładów, które sprawiają, że złożone koncepcje są dostępne dla początkujących i osób z pewnym doświadczeniem statystycznym. Podczas gdy książka doskonale wprowadza w regułę Bayesa i oferuje uporządkowany przegląd, niektórzy czytelnicy uważają, że brakuje jej głębi dla zaawansowanych studiów i ma problemy z jasnością niektórych przykładów. Ponadto pojawiły się obawy dotyczące jakości druku.
Zalety:⬤ Doskonałe wprowadzenie do metod bayesowskich.
⬤ Przejrzysty i przystępny styl pisania.
⬤ Dobrze skonstruowana z praktycznymi przykładami.
⬤ Pomocne załączniki i diagramy zwiększają zrozumienie.
⬤ Nadaje się do samodzielnej nauki i dla początkujących.
⬤ Silne pomoce wizualne pomagają w zrozumieniu.
⬤ Dobry punkt wyjścia przed bardziej zaawansowanymi tekstami.
⬤ Niektóre przykłady są zbyt skomplikowane lub niepoprawne.
⬤ Brak głębi dla zaawansowanego wnioskowania statystycznego.
⬤ Jakość druku została uznana za niską.
⬤ Brak praktycznych zadań na koniec rozdziału.
⬤ Niektórzy czytelnicy uznali niektóre fragmenty za suche i mniej wciągające.
(na podstawie 89 opinii czytelników)
Bayes' Rule: A Tutorial Introduction to Bayesian Analysis
Co test medyczny mówi nam o szansach zachorowania na konkretną chorobę? Jak możemy stwierdzić, czy wypowiedziana fraza to „cztery świece” czy „trzonki wideł”? Jak postrzegamy trójwymiarowy świat na podstawie dwuwymiarowych obrazów na naszych siatkówkach? Krótką odpowiedzią jest reguła Bayesa, która przekształca bezsensowne statystyki i surowe dane w użyteczne informacje.
Odkryta przez XVIII-wiecznego matematyka i kaznodzieję, reguła Bayesa jest kamieniem węgielnym współczesnej teorii prawdopodobieństwa. W tej bogato ilustrowanej książce intuicyjne wizualne reprezentacje rzeczywistych przykładów są wykorzystywane do pokazania, w jaki sposób reguła Bayesa jest w rzeczywistości formą zdroworozsądkowego rozumowania.
Samouczkowy styl pisania, w połączeniu z obszernym glosariuszem, sprawia, że jest to idealny elementarz dla nowicjuszy, którzy chcą intuicyjnie zrozumieć analizę bayesowską. Jako pomoc w zrozumieniu, kod komputerowy online (w MatLab, Python i R) odtwarza kluczowe wyniki numeryczne i diagramy.
© Book1 Group - wszelkie prawa zastrzeżone.
Zawartość tej strony nie może być kopiowana ani wykorzystywana w całości lub w części bez pisemnej zgody właściciela.
Ostatnia aktualizacja: 2024.11.13 21:45 (GMT)