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Think Bayes [Englisch] [Taschenbuch]

Allen B. Downey
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Kurzbeschreibung

18. Oktober 2013
If you know how to program with Python and also know a little about probability, you're ready to tackle Bayesian statistics. With this book, you'll learn how to solve statistical problems with Python code instead of mathematical notation, and use discrete probability distributions instead of continuous mathematics. Once you get the math out of the way, the Bayesian fundamentals will become clearer, and you'll begin to apply these techniques to real-world problems. Bayesian statistical methods are becoming more common and more important, but not many resources are available to help beginners. Based on undergraduate classes taught by author Allen Downey, this book's computational approach helps you get a solid start. * Use your existing programming skills to learn and understand Bayesian statistics * Work with problems involving estimation, prediction, decision analysis, evidence, and hypothesis testing * Get started with simple examples, using coins, M&Ms, Dungeons & Dragons dice, paintball, and hockey * Learn computational methods for solving real-world problems, such as interpreting SAT scores, simulating kidney tumors, and modeling the human microbiome.

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Produktinformation

  • Taschenbuch: 207 Seiten
  • Verlag: O'Reilly & Associates; Auflage: 1 (18. Oktober 2013)
  • Sprache: Englisch
  • ISBN-10: 1449370780
  • ISBN-13: 978-1449370787
  • Größe und/oder Gewicht: 23,2 x 17,9 x 1 cm
  • Durchschnittliche Kundenbewertung: 5.0 von 5 Sternen  Alle Rezensionen anzeigen (1 Kundenrezension)
  • Amazon Bestseller-Rang: Nr. 930 in Fremdsprachige Bücher (Siehe Top 100 in Fremdsprachige Bücher)

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Produktbeschreibungen

Über den Autor und weitere Mitwirkende

Allen Downey is a Professor of Computer Science at the Olin College of Engineering. He has taught computer science at Wellesley College, Colby College and U.C. Berkeley. He has a Ph.D. in Computer Science from U.C. Berkeley and Master's and Bachelor's degrees from MIT.

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1 von 1 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
Format:Taschenbuch|Verifizierter Kauf
Allen Downey has written several books and this is one I use as a reference as it explains the bayesian logic very well.
For those not familiar or not using with python, the book might be less valuable (but would still get 4 stars :)

The reader should have reasonable knowledge of math/statistics.
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Amazon.com: 4.2 von 5 Sternen  12 Rezensionen
63 von 63 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
5.0 von 5 Sternen 'Stick' or 'Switch'? 5. Oktober 2013
Von Ricardo Dapaz - Veröffentlicht auf Amazon.com
Format:Taschenbuch
Should you buy this book given that the only other review as of this time is a negative review (based on the lack of a table of contents)? Hmm, that is exactly the sort of decision analysis that is covered by this book. Should you wait for the next train or catch a taxi instead? Or what about the classic Monty Hall problem where there is car hidden behind one of three doors in a TV game show? The contestant picks a door, but prior to opening it, the host opens another door which does not contain the car and then offers the contestant the opportunity to 'stick' to his current selection or 'switch' to the other door. Should the contestant 'stick' or 'switch'? Bayes's Theorem provides a rationale for making this decision and this book covers all of this and more.

This is a great book and a good introduction to the application of Bayes's Theorem in a number of scenarios. The theoretical aspects are well accessible and the Python code is sufficiently clear. This is not an introduction to Python and readers should be relatively familiar with Python or other high level languages to make the most out of this book.

The PDF for the book is freely available from Green Tea Press. If you are concerned about the lack of a table of contents in the mobi version, get the paper copy until this is resolved... I would highly recommend it.
10 von 10 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
5.0 von 5 Sternen Really Helpful Book 16. Dezember 2013
Von Holly Blanc Moses - Veröffentlicht auf Amazon.com
Format:Taschenbuch|Verifizierter Kauf
Great book to simplify the Bayes process. It goes into basic detail as a real how-to. This is not an academic text but a book to teach how to use Bayes for everyday problems.
10 von 10 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
5.0 von 5 Sternen Great Introduction for this Topic 22. Oktober 2013
Von Michael Morgan - Veröffentlicht auf Amazon.com
Format:Taschenbuch
I used the greenteapress version to teach an intro class on Bayes before this paper version was released. It worked great (but PayPal rejected my donation). Straightforward understandable examples allowed me to keep more complicated examples in context. This in conjunction with CamDavidsonPilon's excellent community book really gave a well-rounded class.
2 von 2 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
5.0 von 5 Sternen Excellent and Accessible 12. März 2014
Von Justin Elder - Veröffentlicht auf Amazon.com
Format:Taschenbuch|Verifizierter Kauf
I've used this to work with my dad on some data processing work. It's helped in my work as well. Great for small projects.
2 von 2 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
4.0 von 5 Sternen Reading this as part of preparation for Data Science studies 22. Dezember 2013
Von rpm507 - Veröffentlicht auf Amazon.com
Format:Kindle Edition|Verifizierter Kauf
I am finishing a Masters in a different area but Data Science is going to be my next area of study. Keep seeing Bayesian in my preparatory reading so I thought an introductory text must be included. So far this book has been very helpful but remember I am just trying to build a set of basic knowledge. A review from someone with more knowledge of Data Science would probably be of greater use.
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