- سال انتشار: 2007
- صفحات: 264
- اندازه فایل: 10 Mb
- زبان: English
- انتشارات: Springer
- تعداد مشاهده: 1
- امتیاز کاربران: 4.5
-
شابک/ISBN:
0387389792
0387389830
9780387389790
9780387389837
کلمات کلیدی:
تندتک
در این کانال تلگرام، مسعود بیگی، تجربیات خود را از دنیای تکنولوژی، استارتاپ، کارآفرینی و مدیریت فنی با شما به اشتراک می گذارد
Learn MoreBayesian Core: A Practical Approach to Computational Bayesian Statistics (Springer Texts in Statistics)
4.5
بر اساس نظر کاربران
شما میتونید سوالاتتون در باره کتاب رو از هوش مصنوعیش بعد از ورود بپرسید
هر دانلود یا پرسش از هوش مصنوعی 2 امتیاز لازم دارد، برای بدست آوردن امتیاز رایگان، به صفحه ی راهنمای امتیازات سر بزنید و یک سری کار ارزشمند انجام بدینکتاب های مرتبط:
معرفی کتاب "Bayesian Core: A Practical Approach to Computational Bayesian Statistics"
کتاب "Bayesian Core" یکی از منابع جامع و عملی در حوزه آمار بیزی است که توسط ژان میشل مارین و کریستین رابرت نوشته شده است. این کتاب به یک روش سیستماتیک و کاربردی برای درک و پیاده‌سازی محاسبات بیزی می‌پردازد. با توجه به ترکیب تئوری، مثال‌های عملی، و بهره‌گیری از تکنیک‌های کامپیوتری مدرن، این اثر یکی از مراجع اصلی برای دانشجویان و محققان این حوزه محسوب می‌شود.
خلاصه‌ای از کتاب
کتاب با هدف معرفی اصول پایه‌ای آمار بیزی و ارائه راهکارهای کاربردی برای مسائل مختلف آماری نگاشته شده است. نویسندگان با ساختاری مدون، ابتدا مفاهیم اساسی مانند توزیع‌های پیشین (Prior Distributions)، قضیه بیز (Bayes' Theorem) و توزیع‌های پسین (Posterior Distributions) را مورد بررسی قرار می‌دهند. سپس این مفاهیم به صورت عملی با استفاده از شبیه‌سازی‌های کامپیوتری و ابزارهای برنامه‌نویسی مانند R و Matlab تشریح می‌شود. از ویژگی‌های مهم کتاب، توجه به ارزش ترکیبی تحلیل‌های تجربی و محاسباتی در سناریوهای واقعی آماری است.
این کتاب شامل موضوعات متعددی است از جمله مدل‌سازی بیزی، استنباط بیزی، MCMC الگوریتم‌ها، و تکنیک‌های پیشرفته‌ای مثل Gibbs Sampling و Metropolis-Hastings. هر فصل با مثال‌های انضمامی و مسائل واقعی از علوم اجتماعی، پزشکی، و فیزیک همراه است که آن را نه تنها برای آمارشناسان بلکه برای پژوهشگران بین رشته‌ای جذاب می‌کند.
نکات کلیدی کتاب
- ارائه یک رویکرد عملی و گام به گام برای یادگیری آمار بیزی.
- توضیح تکنیک‌های محاسباتی کلیدی مانند MCMC و بررسی کاربردهای متنوع آن.
- شامل مثال‌های واقعی با کدهای عملی R و Matlab برای یادگیری عمیق‌تر.
- توجه به نیازهای محققانی که با داده‌های پیچیده و عدم قطعیت مواجه هستند.
- تاکید بر مفاهیم بنیادی و کاربردهای عملی به طور همزمان.
جملات برجسته از کتاب
"The Bayesian approach provides a coherent framework for the integration of disparate sources of information and accommodates uncertainty naturally."
"Learning Bayesian statistics is not only about theoretical effectiveness, but also about computational efficiency."
چرا این کتاب مهم است؟
اهمیت این کتاب در این است که نه تنها مفاهیم پیچیده آمار بیزی را قابل فهم می‌کند، بلکه به نیازهای عملی و محاسباتی محققان نیز پاسخ می‌دهد. ترکیب یک ساختار منسجم آموزشی با ابزارهای نرم‌افزاری قدرتمند، این اثر را از سایر منابع موجود متمایز می‌سازد. در دنیای امروز که داده‌ها به شکل روزافزونی پیچیده و حجیم می‌شوند، تسلط بر روش‌های بیزی به محققان کمک می‌کند تا بتوانند تحلیل‌های دقیق‌تر و معنادارتری انجام دهند.
علاوه بر این، این کتاب دروازه‌ای به دنیای گسترده الگوریتم‌های MCMC و شبیه‌سازی‌های عددی باز می‌کند که برای بسیاری از مسائل دنیای واقعی حیاتی هستند. به همین دلیل، "Bayesian Core" برای هر کسی که هدفش فهم عمیق‌تر آمار بیزی و کاربردهای آن باشد، یک انتخاب ضروری است.
Introduction to Bayesian Core: A Practical Approach to Computational Bayesian Statistics
Written by Jean-Michel Marin and Christian Robert, "Bayesian Core: A Practical Approach to Computational Bayesian Statistics" is a thoughtful exploration into the world of Bayesian statistics. This book bridges the gap between theory and practical implementation, making it a valuable resource for statisticians, data scientists, and enthusiasts who want to master computational methods in Bayesian inference. Designed as a part of the Springer Texts in Statistics series, the book offers a balance of foundational knowledge, step-by-step computational guidance, and hands-on practice through real-world scenarios.
Bayesian statistics has increasingly gained popularity due to its effectiveness in modeling uncertainty, incorporating prior knowledge, and producing transparent inferences. This is especially relevant in a world dominated by data and decision-making under uncertainty. However, understanding and applying Bayesian methods often prove challenging without a systematic approach. Bayesian Core serves as the perfect companion for both beginners and seasoned statisticians looking to enhance their computational and theoretical grasp.
Detailed Summary of the Book
The book introduces the fundamentals of Bayesian data analysis and focuses on computational tools, enabling readers to implement Bayesian models effectively. Its pedagogical approach provides detailed derivations, examples, and R programming solutions, allowing learners to apply Bayesian methods hands-on across a variety of applications such as classification, model comparison, and hierarchical models.
Divided into chapters revolving around core Bayesian techniques, Bayesian Core builds a strong foundation by describing:
- The principles of Bayesian inference, emphasizing the exploration of posterior distributions.
- Markov Chain Monte Carlo (MCMC) techniques, which play a critical role in computational Bayesian statistics.
- Challenges in modeling complex data structures and the Bayesian ways to address them, such as using hierarchical models.
- Practical Bayesian modeling examples implemented with real data.
While theoretical rigor is maintained, the authors strive to simplify concepts wherever possible, ensuring accessibility to a broader audience. Additionally, readers are provided exercises with detailed solutions, reinforcing understanding and skill development.
Key Takeaways
- Comprehensive understanding of Bayesian principles and their applications.
- Proficiency in computational techniques such as MCMC, Gibbs sampling, and more.
- Ability to model complex structured datasets using hierarchical modeling in a Bayesian framework.
- Practical experience with the R statistical software for Bayesian computation.
- Well-rounded preparation for solving real-world problems through Bayesian data analysis, including challenges of model selection and comparison.
Famous Quotes from the Book
"The Bayesian framework is based on the rational combination of prior beliefs and observed data, forming a coherent and consistent approach to inference."
"If the computational implementation of Bayesian methods were not available, much of the contemporary success of Bayesian statistics would not have been possible."
"At its core, the Bayesian paradigm is about learning from data in the presence of uncertainty, a task that becomes increasingly relevant in modern applications."
Why This Book Matters
Bayesian Core is more than just a statistical textbook—it is a bridge between theory and practice for anyone interested in leveraging the power of Bayesian inference. In an era where data science and machine learning are pivotal in decision-making, the ability to model complex phenomena while incorporating prior knowledge is an invaluable skill. The book not only guides readers through the mathematical foundations of Bayesian thinking but also equips them with computational tools to solve real-world problems.
With the growing use of Bayesian statistics in domains like healthcare, finance, and artificial intelligence, this book remains exceedingly relevant. Whether you're teaching yourself Bayesian methods for data analysis or using these methods in your professional field, Bayesian Core offers a well-rounded, practical guide to succeed in this endeavor. The compatibility with R ensures modern applicability, further cementing its value in today's computationally driven world.
دانلود رایگان مستقیم
برای دانلود رایگان این کتاب و هزاران کتاب دیگه همین حالا عضو بشین
