. Think Bayes: Bayesian Statistics in Python, Second Edition (Early Release) With this book, you'll learn how to use Python to solve statistical issues without resorting to complex arithmetic. Instead of relying on mathematical formulae, you'll employ discrete probability distributions. To gain a deeper understanding of Bayesian principles, you can now focus on applying these methods to real-world challenges once you remove the math from the picture. Python programming skills are assumed, so if you're already familiar with Python, you'll be able to dive right into solving statistical issues. You'll also gain a better grasp of Bayesian statistics by working with actual data sets rather than overwhelming yourself with complicated math. The second edition includes several new features such as: * New chapters on advanced topics such as non-linear regression, time series analysis, and Markov chain Monte Carlo (MCMC) simulations. * More than 50 exercises to help you practice your new knowledge. * A variety of case studies based on real-world data. * Expanded coverage of probabilistic graphical models. * Additional examples that showcase more advanced applications of Bayesian statistics. Bayesian statistics is a method for making inferences and predictions based on prior probabilities. It's a method of reasoning that helps us understand how our beliefs about the world evolve in response to new information. Probability theory serves as the foundation for this approach, which seeks to provide a subjective interpretation of uncertainty. To apply Bayesian statistics, you must first comprehend the fundamentals of probability theory. Probability distributions are discrete mathematical entities used to model uncertain events. The normal distribution is one of the most often used probability distributions in statistics.

.Think Bayes: Bayesian Statistics in Python, Second Edition (Early Release) С помощью этой книги вы узнаете, как использовать Python для решения статистических вопросов, не прибегая к сложной арифметике. Вместо того, чтобы полагаться на математические формулы, вы будете использовать дискретные распределения вероятностей. Чтобы получить более глубокое понимание байесовских принципов, теперь вы можете сосредоточиться на применении этих методов к реальным задачам, как только вы удалите математику из картинки. Предполагается наличие навыков программирования на Python, так что если вы уже знакомы с Python, то сможете сразу погрузиться в решение статистических вопросов. Вы также получите лучшее понимание байесовской статистики, работая с реальными наборами данных, а не перегружая себя сложной математикой. Второе издание включает в себя несколько новых функций, таких как: * Новые главы по расширенным темам, таким как нелинейная регрессия, анализ временных рядов и моделирование цепочки Маркова по методу Монте-Карло (MCMC). * Более 50 упражнений, которые помогут вам практиковать свои новые знания. * Множество тематических исследований, основанных на реальных данных. * Расширенный охват вероятностных графических моделей. * Дополнительные примеры, которые демонстрируют более продвинутые применения байесовской статистики. Байесовская статистика - это метод, позволяющий делать выводы и предсказания на основе априорных вероятностей. Это метод рассуждения, который помогает нам понять, как наши представления о мире развиваются в ответ на новую информацию. Теория вероятностей служит основой для этого подхода, который стремится обеспечить субъективную интерпретацию неопределенности. Чтобы применить байесовскую статистику, необходимо сначала постичь основы теории вероятностей. Распределения вероятностей - это дискретные математические объекты, используемые для моделирования неопределенных событий. Нормальное распределение - одно из наиболее часто используемых в статистике вероятностных распределений.

.Book Description : Think Bayes : Bayesian Statistics in Python, Second Edition (Early Release) Avec ce livre, vous apprendrez à utiliser Python pour résoudre des problèmes statistiques sans recourir à l'arithmétique complexe. Au lieu de vous appuyer sur des formules mathématiques, vous utiliserez des distributions de probabilités discrètes. Pour mieux comprendre les principes bayésiens, vous pouvez maintenant vous concentrer sur l'application de ces méthodes à des problèmes réels une fois que vous supprimez les mathématiques de l'image. Il est supposé avoir des compétences de programmation sur Python, de sorte que si vous connaissez déjà Python, vous pourrez immédiatement vous plonger dans la résolution de problèmes statistiques. Vous aurez également une meilleure compréhension des statistiques bayésiennes en travaillant avec des ensembles de données réelles plutôt que de vous surcharger de mathématiques complexes. La deuxième édition comprend plusieurs nouvelles fonctionnalités telles que : * Nouveaux chapitres sur des sujets étendus tels que la régression non linéaire, l'analyse de séries chronologiques et la modélisation de la chaîne de Markov selon la méthode de Monte Carlo (MCMC). * Plus de 50 exercices pour vous aider à pratiquer vos nouvelles connaissances. * De nombreuses études de cas basées sur des données réelles statistiques bayésiennes. s statistiques bayésiennes sont une méthode qui permet de tirer des conclusions et des prédictions sur la base de probabilités à priori. C'est une méthode de raisonnement qui nous aide à comprendre comment nos conceptions du monde évoluent en réponse à de nouvelles informations. La théorie des probabilités sert de base à cette approche qui cherche à fournir une interprétation subjective de l'incertitude. Pour appliquer les statistiques bayésiennes, il faut d'abord comprendre les fondements de la théorie des probabilités. s distributions de probabilités sont des objets mathématiques discrets utilisés pour simuler des événements incertains. La distribution normale est l'une des distributions probabilistes les plus utilisées dans les statistiques.

.Book Descripción: Think Bayes: Bayesian Statistics in Python, Second Edition (Early Release) Con este libro aprenderás a usar Python para resolver problemas estadísticos sin recurrir a la aritmética compleja En lugar de confiar en fórmulas matemáticas, usará distribuciones de probabilidad discretas. Para obtener una comprensión más profunda de los principios bayesianos, ahora puede centrarse en aplicar estos métodos a problemas reales una vez que haya eliminado las matemáticas de la imagen. Se supone que tienes habilidades de programación en Python, por lo que si ya estás familiarizado con Python, puedes sumergirte en cuestiones estadísticas de inmediato. También obtendrá una mejor comprensión de las estadísticas bayesianas trabajando con conjuntos de datos reales en lugar de sobrecargarse con matemáticas complejas. La segunda edición incluye varias características nuevas como: * Nuevos capítulos sobre temas avanzados como regresión no lineal, análisis de series de tiempo y modelado de la cadena de Markov según el método de Monte Carlo (MCMC). * Más de 50 ejercicios que le ayudarán a practicar sus nuevos conocimientos. * Muchos estudios de caso basados en datos reales. * Alcance ampliado de modelos gráficos probabilísticos. * Ejemplos adicionales que muestran aplicaciones más avanzadas de las estadísticas bayesianas. estadísticas bayesianas son un método que permite extraer conclusiones y predicciones basadas en probabilidades a priori. Es un método de razonamiento que nos ayuda a entender cómo evolucionan nuestras ideas sobre el mundo en respuesta a la nueva información. La teoría de la probabilidad sirve de base para este enfoque que busca proporcionar una interpretación subjetiva de la incertidumbre. Para aplicar las estadísticas bayesianas, primero hay que comprender los fundamentos de la teoría de la probabilidad. distribuciones de probabilidad son objetos matemáticos discretos utilizados para simular eventos inciertos. La distribución normal es una de las distribuciones probabilísticas más utilizadas en las estadísticas.

.Book Descrição: Think Bayes: Bayesian Statics in Python, Segundo Edition (Early Release) Com este livro, você vai aprender como usar Python para resolver questões estatísticas sem usar aritmética complexa. Em vez de depender de fórmulas matemáticas, você vai usar distribuições discretas de probabilidades. Para obter uma compreensão mais profunda dos princípios da Baiesa, você agora pode se concentrar em aplicar estes métodos a tarefas reais assim que você remover a matemática da imagem. Pretende ter habilidades de programação em Python, de modo que se você já está familiarizado com Python, pode mergulhar imediatamente em questões estatísticas. Você também terá uma melhor compreensão das estatísticas baiesas, trabalhando com conjuntos de dados reais, em vez de se sobrecarregar com matemática complexa. A segunda edição inclui várias novas funções, tais como: * Novos capítulos sobre temas ampliados, tais como regressão não linear, análise de séries de tempo e simulação da cadeia de Markov através do método Monte Carlo (MCMC). * Mais de 50 exercícios que o ajudarão a praticar seus novos conhecimentos. * Muitos estudos de caso baseados em dados reais. * Abrangência de modelos gráficos prováveis. * Exemplos adicionais que demonstram aplicações mais avançadas Estatística Baiesa. As estatísticas da Bayesa são um método que permite tirar conclusões e previsões baseadas em probabilidades ásperas. É um método de raciocínio que nos ajuda a entender como as nossas percepções sobre o mundo evoluem em resposta a novas informações. A teoria da probabilidade serve de base para esta abordagem, que busca uma interpretação subjetiva da incerteza. Para aplicar estatísticas baiesas, é preciso primeiro compreender os fundamentos da teoria de probabilidade. As distribuições de probabilidades são objetos matemáticos discretos usados para modelar eventos indefinidos. A distribuição normal é uma das mais usadas nas estatísticas de probabilidade.

.Book Descrizione: Think Bayes: Bayesian Statistics in Python, Secondary Edition (Early Release) Questo libro vi permette di imparare come usare Python per risolvere le questioni statistiche senza ricorrere ad aritmetiche complesse. Invece di affidarsi a formule matematiche, si utilizzerà una discreta distribuzione delle probabilità. Per ottenere una maggiore comprensione dei principi bayesiani, è ora possibile concentrarsi sull'applicazione di questi metodi alle sfide reali non appena si rimuove la matematica dalle immagini. prevede di avere competenze di programmazione su Python, in modo che se conoscete già Python, potrete immergervi immediatamente in questioni statistiche. Otterrete anche una migliore comprensione delle statistiche bayesiane, lavorando con set di dati reali, piuttosto che sovraccaricarsi di matematica complessa. La seconda edizione include diverse nuove funzionalità, come: * Nuovi capitoli su temi estesi come la regressione non lineare, l'analisi delle serie temporali e la simulazione della catena Markov secondo il metodo Montecarlo (MCMC). * Oltre 50 esercizi che vi aiuteranno a praticare le vostre nuove conoscenze. * Numerosi studi di caso basati su dati reali. * Estesa copertura di modelli grafici probabilistici. * Ulteriori esempi che dimostrano applicazioni più avanzate statistiche bayesiane. statistiche bayesiane sono un metodo che permette di trarre conclusioni e previsioni basate su probabilità a priori. È un metodo di ragionamento che ci aiuta a capire come le nostre idee del mondo stanno evolvendo in risposta a nuove informazioni. La teoria delle probabilità è la base di questo approccio che cerca di fornire un'interpretazione soggettiva dell'incertezza. Per applicare le statistiche bayesiane, è necessario prima comprendere le basi della teoria delle probabilità. distribuzioni di probabilità sono oggetti matematici discreti utilizzati per simulare eventi non definiti. La distribuzione normale è una delle più comuni nelle statistiche di distribuzione delle probabilità.

.Buch Beschreibung: Think Bayes: Bayesian Statistics in Python, Second Edition (Early Release) Mit diesem Buch lernen e, wie e Python zur Lösung statistischer Probleme verwenden können, ohne auf komplexe Arithmetik zurückgreifen zu müssen. Anstatt sich auf mathematische Formeln zu verlassen, verwenden e diskrete Wahrscheinlichkeitsverteilungen. Um ein tieferes Verständnis der Bayes'schen Prinzipien zu erhalten, können e sich jetzt darauf konzentrieren, diese Methoden auf reale Probleme anzuwenden, sobald e die Mathematik aus dem Bild entfernt haben. Programmierkenntnisse in Python werden vorausgesetzt, wenn e also bereits mit Python vertraut sind, können e sofort in die Lösung statistischer Probleme eintauchen. e erhalten auch ein besseres Verständnis der Bayes'schen Statistik, indem e mit realen Datensätzen arbeiten, anstatt sich mit komplexer Mathematik zu überfordern. Die zweite Ausgabe enthält mehrere neue Funktionen wie: * Neue Kapitel zu erweiterten Themen wie nichtlineare Regression, Zeitreihenanalyse und Monte-Carlo-Modellierung der Markov-Kette (MCMC). * Mehr als 50 Übungen, die Ihnen helfen, Ihr neues Wissen zu üben. * Viele Fallstudien, die auf realen Daten basieren. * Erweiterte Abdeckung probabilistischer Grafikmodelle. * Weitere Beispiele, die fortgeschrittenere Anwendungen bayesscher Statistiken zeigen. Bayes'sche Statistik ist eine Methode, die es ermöglicht, Schlussfolgerungen und Vorhersagen auf der Grundlage von a priori Wahrscheinlichkeiten zu treffen. Es ist eine Argumentationsmethode, die uns hilft zu verstehen, wie sich unsere Vorstellungen von der Welt als Reaktion auf neue Informationen entwickeln. Die Wahrscheinlichkeitstheorie dient als Grundlage für diesen Ansatz, der eine subjektive Interpretation der Unsicherheit anstrebt. Um die Bayes'sche Statistik anzuwenden, muss man zunächst die Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie verstehen. Wahrscheinlichkeitsverteilungen sind diskrete mathematische Objekte, die zur Modellierung unsicherer Ereignisse verwendet werden. Die Normalverteilung ist eine der am häufigsten in der Statistik verwendeten Wahrscheinlichkeitsverteilungen.

.Book Opis: Think Bayes: Bayesian Statistics in Python, Second Edition (Early Release) Dzięki tej książce dowiesz się, jak używać Pythona do rozwiązywania problemów statystycznych bez uciekania się do złożonej arytmetyki. Zamiast polegać na matematycznych formułach, użyjesz dyskretnych rozkładu prawdopodobieństwa. Aby uzyskać głębsze zrozumienie zasad bayesowskich, można teraz skupić się na stosowaniu tych metod do rzeczywistych problemów po usunięciu matematyki z obrazu. Zakłada się, że masz umiejętności programowania Pythona, więc jeśli już znasz Pythona, możesz natychmiast zanurzyć się w rozwiązywaniu problemów statystycznych. Uzyskasz również lepsze zrozumienie statystyk bayesowskich, pracując z prawdziwymi zestawami danych, a nie przeciążając się złożoną matematyką. * Nowe rozdziały na zaawansowane tematy, takie jak regresja nieliniowa, analiza serii czasowych i modelowanie łańcuchowe Monte Carlo Markov (MCMC). * Ponad 50 ćwiczeń, które pomogą Ci ćwiczyć nową wiedzę. * Wiele studiów przypadków opartych na danych świata rzeczywistego. * Rozszerzony zakres probabilistycznych modeli graficznych. * Dodatkowe przykłady które pokazują bardziej zaawansowane zastosowania statystyk bayesowskich. Bayesian statystyki jest metoda, która pozwala wnioski i prognozy oparte na a priori prawdopodobieństwa. Jest to metoda rozumowania, która pomaga nam zrozumieć, jak nasze idee o świecie ewoluują w odpowiedzi na nowe informacje. Teoria prawdopodobieństwa służy jako podstawa tego podejścia, które ma na celu zapewnienie subiektywnej interpretacji niepewności. Aby zastosować statystyki bayesowskie, trzeba najpierw zrozumieć podstawy teorii prawdopodobieństwa. Rozkład prawdopodobieństwa to dyskretne obiekty matematyczne używane do modelowania niepewnych zdarzeń. Normalny rozkład jest jednym z najczęściej stosowanych rozkładu prawdopodobieństwa w statystyce.

.Think Bayes: Bayesian Statistics in Python, Second Edition (שחרור מוקדם). במקום להסתמך על נוסחאות מתמטיות, נשתמש בהתפלגויות הסתברות בדידות. כדי להבין יותר לעומק את העקרונות הבייסיאנים, אתם יכולים להתמקד ביישום שיטות אלה לבעיות אמיתיות ברגע שאתם מסירים את המתמטיקה מהתמונה. ההנחה היא שיש לך כישורי תכנות של פייתון, אז אם אתה כבר מכיר את פייתון, אתה יכול מיד לשקוע בפתרון בעיות סטטיסטיות. אתה גם תשיג הבנה טובה יותר של סטטיסטיקות בייסיאניות על ידי עבודה עם מערכות מידע אמיתיות במקום להעמיס על עצמך מתמטיקה מורכבת. * פרקים חדשים בנושאים מתקדמים כמו רגרסיה לא לינארית, ניתוח סדרות זמן, ומידול שרשרת מונטה קרלו מרקוב (MCMC) * יותר מ ־ 50 תרגילים שיעזרו לך לתרגל את הידע החדש שלך * מחקרים רבים של מקרים המבוססים על נתונים בעולם האמיתי * סיקור מורחב של מודלים גרפיים הסתברותיים * דוגמאות נוספות המדגימות יישומים מתקדמים יותר של BayName סטטיסטיקה סיאנית. סטטיסטיקה בייסיאנית היא שיטה המאפשרת מסקנות ותחזיות המבוססות על הסתברויות פריורי. זו שיטת חשיבה שעוזרת לנו להבין איך הרעיונות שלנו על העולם מתפתחים בתגובה למידע חדש. תורת ההסתברות משמשת כבסיס לגישה זו, המבקשת לספק פרשנות סובייקטיבית של אי-ודאות. כדי ליישם סטטיסטיקה בייסיאנית, צריך קודם כל להבין את היסודות של תורת ההסתברות. התפלגויות הסתברות הן אובייקטים מתמטיים בדידים המשמשים למודל אירועים לא בטוחים. ההתפלגות הנורמלית היא אחת מהתפלגויות ההסתברות הנפוצות ביותר בסטטיסטיקה.''

.Think Bayes: Bayesian Statistics in Python, Second Edition (Early Release) Bu kitapla, karmaşık aritmetiğe başvurmadan istatistiksel sorunları çözmek için Python'u nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz. Matematiksel formüllere güvenmek yerine, ayrık olasılık dağılımlarını kullanacaksınız. Bayes prensiplerini daha iyi anlamak için, artık matematiği resimden çıkardıktan sonra bu yöntemleri gerçek problemlere uygulamaya odaklanabilirsiniz. Python programlama becerilerine sahip olduğunuz varsayılır, bu nedenle Python'a zaten aşinaysanız, istatistiksel sorunları çözmeye hemen başlayabilirsiniz. Ayrıca, karmaşık matematikle kendinizi aşırı yüklemek yerine gerçek veri kümeleriyle çalışarak Bayesian istatistiklerini daha iyi anlayacaksınız. İkinci baskı, aşağıdakiler gibi birkaç yeni özellik içerir: * Doğrusal olmayan regresyon, zaman serisi analizi ve Monte Carlo Markov zincir modellemesi (MCMC) gibi gelişmiş konularda yeni bölümler. * Yeni bilginizi uygulamanıza yardımcı olacak 50'den fazla alıştırma. * Gerçek dünya verilerine dayanan birçok vaka çalışması. * Olasılıksal grafik modellerin genişletilmiş kapsamı. * Bayes istatistiklerinin daha gelişmiş uygulamalarını gösteren ek örnekler. Bayes istatistiği, a priori olasılıklara dayanan sonuçlara ve tahminlere izin veren bir yöntemdir. Dünya hakkındaki fikirlerimizin yeni bilgilere yanıt olarak nasıl geliştiğini anlamamıza yardımcı olan bir akıl yürütme yöntemidir. Olasılık teorisi, belirsizliğin öznel bir yorumunu sağlamayı amaçlayan bu yaklaşımın temelini oluşturur. Bayes istatistiğini uygulamak için, önce olasılık teorisinin temellerini kavramak gerekir. Olasılık dağılımları belirsiz olayları modellemek için kullanılan ayrık matematiksel nesnelerdir. Normal dağılım, istatistikte en sık kullanılan olasılık dağılımlarından biridir.

وصف الكتاب: Think Bayes: Bayesian Statistics in Python، الطبعة الثانية (الإصدار المبكر) مع هذا الكتاب، ستتعلم كيفية استخدام Python لحل المشكلات الإحصائية دون اللجوء إلى الحساب المعقد. بدلاً من الاعتماد على الصيغ الرياضية، ستستخدم توزيعات احتمالية منفصلة. للحصول على فهم أعمق لمبادئ Bayesian، يمكنك الآن التركيز على تطبيق هذه الأساليب على المشكلات الحقيقية بمجرد إزالة الرياضيات من الصورة. من المفترض أن لديك مهارات برمجة بايثون، لذلك إذا كنت على دراية بالفعل ببايثون، فيمكنك الانغماس على الفور في حل المشكلات الإحصائية. ستكتسب أيضًا فهمًا أفضل لإحصاءات Bayesian من خلال العمل مع مجموعات البيانات الحقيقية بدلاً من تحميل نفسك أكثر من اللازم بالرياضيات المعقدة. يتضمن الإصدار الثاني العديد من الميزات الجديدة مثل: * فصول جديدة عن الموضوعات المتقدمة مثل الانحدار غير الخطي، وتحليل السلاسل الزمنية، ونمذجة سلسلة مونتي كارلو ماركوف (MCMC). * أكثر من 50 تمرينًا لمساعدتك على ممارسة معرفتك الجديدة. * العديد من دراسات الحالة القائمة على بيانات العالم الحقيقي. * تغطية موسعة للنماذج الرسومية الاحتمالية. * أمثلة إضافية توضح تطبيقات أكثر تقدمًا للإحصاءات البايزية. الإحصاءات البايزية هي طريقة تسمح بالاستنتاجات والتنبؤات القائمة على احتمالات مسبقة. إنها طريقة للتفكير تساعدنا على فهم كيفية تطور أفكارنا حول العالم استجابة للمعلومات الجديدة. نظرية الاحتمال بمثابة الأساس لهذا النهج، الذي يسعى إلى تقديم تفسير ذاتي لعدم اليقين. لتطبيق الإحصاءات البايزية، يجب أولاً فهم أساسيات نظرية الاحتمالات. التوزيعات الاحتمالية هي كائنات رياضية منفصلة تستخدم لنمذجة الأحداث غير المؤكدة. التوزيع العادي هو أحد التوزيعات الاحتمالية الأكثر استخدامًا في الإحصاء.

.Book 설명: Think Bayes: Python의 베이지안 통계, Second Edition (Early Release) 이 책을 통해 Python을 사용하여 복잡한 산술에 의존하지 않고 통계 문제를 해결하는 방법을 배웁니다. 수학 공식에 의존하는 대신 개별 확률 분포를 사용합니다. 베이지안 원리에 대한 자세한 이해를 얻으려면 그림에서 수학을 제거하면 이러한 방법을 실제 문제에 적용하는 데 집중할 수 있습니다. 파이썬 프로그래밍 기술이 있다고 가정하므로 이미 Python에 익숙하다면 통계 문제 해결에 즉시 몰입 할 수 있습니다. 또한 복잡한 수학으로 자신을 과부하하지 않고 실제 데이터 세트로 작업하여 베이지안 통계를 더 잘 이해할 수 있습니다. 두 번째 버전에는 다음과 같은 몇 가지 새로운 기능이 포함되어 있습 * 비선형 회귀, 시계열 분석 및 Monte Carlo Markov 체인 모델링 (MCMC) 과 같은 고급 주제에 관한 새로운 장. * 새로운 지식을 연습하는 데 도움이되는 50 가지 이상의 연습. * 확률 론적 그래픽 모델의 확장 된 범위. * 베이지안 통계의 고급 응용 프로그램. 베이지안 통계는 선험적 확률에 근거한 결론과 예측을 허용하는 방법입니다. 새로운 정보에 대한 응답으로 세상에 대한 우리의 아이디어가 어떻게 진화하는지 이해하는 데 도움이되는 추론 방법입니다. 확률 이론은 불확실성에 대한 주관적인 해석을 제공하기 위해이 접근법의 기초가됩니다. 베이지안 통계를 적용하려면 먼저 확률 이론의 기본을 이해해야합니다. 확률 분포는 불확실한 이벤트를 모델링하는 데 사용되는 개별 수학 객체입니다. 정규 분포는 통계에서 가장 일반적으로 사용되는 확률 분포 중 하나입니다.

。Book Description： Think Bayes： Bayesian Statistics in Python、 Second Edition（早期リリース）この本では、Pythonを使用して統計的問題を複雑な算術に頼らずに解決する方法を学びます。数学的数式に頼る代わりに、離散確率分布を使用します。ベイズの原理をより深く理解するために、写真から数学を削除すると、これらの方法を実際の問題に適用することに焦点を当てることができます。Pythonプログラミングのスキルがあると仮定されているため、すでにPythonに精通している場合は、統計的な問題の解決にすぐに没頭できます。また、複雑なmathで自分自身をオーバーロードするのではなく、実際のデータセットを操作することで、ベイズ統計をよりよく理解することができます。第2版には、次のようないくつかの新機能が含まれています。 *非線形回帰、時系列解析、モンテカルロマルコフチェーンモデリング（MCMC）などの高度なトピックに関する新しい章。*あなたの新しい知識を実践するのに役立つ50以上の演習ベイズ統計。ベイズ統計は、先験的確率に基づいて結論と予測を可能にする方法である。それは私たちが新しい情報に応答して世界についての私たちのアイデアがどのように進化するかを理解するのに役立つ推論の方法です。確率理論は、不確実性の主観的解釈を提供しようとするこのアプローチの基礎となる。ベイズ統計を適用するには、まず確率論の基礎を理解する必要があります。確率分布は不確実な事象をモデル化するために使用される離散的な数学的オブジェクトである。正規分布は、統計において最も一般的に使用される確率分布の1つである。

. Book Description： Think Bayes： Bayesian Statistics in Python, Second Edition （Early Release）通過這本書,您將學習如何使用Python來解決統計問題,而無需訴諸復雜的算術。而不是依靠數學公式，你會使用離散概率分布。為了更好地了解貝葉斯原理，您現在可以專註於將這些方法應用於實際問題，一旦您從圖片中刪除了數學。假定在Python上具有編程技能，因此如果您已經熟悉Python，則可以立即深入研究統計問題。通過使用真實的數據集而不是使用復雜的數學，還可以更好地了解貝葉斯統計。第二版包含一些新功能，例如： *有關擴展主題的新章節，例如非線性回歸，時間序列分析和基於蒙特卡洛（MCMC）方法的馬爾可夫鏈建模。*50多種練習將幫助您實踐新知識。*許多基於真實數據的案例研究。*擴展了概率圖形模型的覆蓋範圍。*其他示例展示了貝葉斯統計的更高級應用。貝葉斯統計是一種允許基於先驗概率的推斷和預測的方法。這是一種推理方法，可以幫助我們了解我們對世界的看法如何響應新信息而發展。概率論是這種方法的基礎，該方法旨在為不確定性提供主觀解釋。要應用貝葉斯統計數據，必須首先了解概率論的基礎。概率分布是用於模擬不確定事件的離散數學對象。正態分布是概率分布統計中最常用的分布之一。