Байесовская статистика: Star Wars, LEGO, резиновые уточки и многое другое



Нужно решить конкретную задачу, а перед вами куча непонятных данных, в которой черт ногу сломит? «Байесовская статистика» расскажет, как принимать правильные решения, задействуя свою интуицию и простую математику. Пора забыть про заумные и занудные университетские лекции! Эта книга даст вам полное понимание байесовской статистики буквально «на пальцах» — с помощью простых объяснений и ярких примеров. Чтобы узнать, как применить байесовские подходы к реальной жизни, вы отправитесь на охоту за НЛО, поиграете в «Лего», рассчитаете вероятность выживания Хана Соло при полете через поле астероидов, а также узнаете, как оценить вероятность того, что вы не заболели (ковидом?!), несмотря на то, что нагуглили все симптомы родильной горячки. Прикладные задачи и упражнения помогут закрепить материал и заложить фундамент для работы с широким спектром задач: от невероятных текущих событий до ежедневных сюрпризов делового мира. Вы научитесь: • Работать с распределениями и неопределенностями. • Сравнивать гипотезы и делать надежные выводы. • Использовать теорему Байеса. • Делать оценку апостериорной вероятности и проверять правильность собственных выводов. Всегда выбирайте лучшее!

Рейтинг:
Добавить в избранные:
Автор:
Страниц: 32

1. Об авторе
2. О научном редакторе
3. Благодарности
4. Введение
5. Часть I. Введение в теорию вероятностей
6. 1. Байесовские рассуждения в обычной жизни
7. 2. Измеряем неопределенность
8. 3. Логика неопределенности
9. 4. Как получить биноминальное распределение
10. 5. Бета-распределение
11. Часть II. Байесовские и априорные вероятности
12. 6. Условная вероятность
13. 7. Теорема Байеса и Lego
14. 8. Априорная и апостериорная вероятности и правдоподобие в теореме Байеса
15. 9. Байесовские априорные вероятности и распределение вероятностей
16. Часть III. Оценка параметров
17. 10. Введение в усреднение и оценку параметров
18. 11. Измерение разброса данных
19. 12. Нормальное распределение
20. 13. Инструменты оценки параметров: PDF, CDF и квантильная функция
21. 14. Оценка параметров с априорными вероятностями
22. Часть IV. Проверка гипотез: сердце статистики
23. 15. От оценки параметров к проверке гипотез: создание байесовских А/В-тестов
24. 16. Введение в коэффициент Байеса и апостериорные шансы: конкуренция идей
25. 17. Байесовские рассуждения в «Сумеречной зоне»
26. 18. Когда данные не убеждают
27. 19. От проверки гипотез к оценке параметров
28. Приложения
29. А. Краткое введение в язык R
30. Б. Математический минимум
31. В. Ответы к упражнениям
32. Рекомендуем прочитать