Изменение пароля
Пользователь
anonymous
Текущий пароль
*
Новый пароль
*
Подтверждение
*
Запомнить меня
Забыли пароль?
Электронная библиотека (16+)
Впервые на сайте?
Вход
/
Регистрация
Национальный цифровой ресурс
Национальный цифровой ресурс Руконт - межотраслевая электронная библиотека (ЭБС) на базе технологии Контекстум (всего произведений: 636199)
Для выхода нажмите Esc или
Байесовская статистика (3000,00 руб.)
0
0
Первый автор
Такахаси Макото
Издательство
М.: ДМК Пресс
Страниц
230
Предпросмотр
ID
809693
Аннотация
Нанами Конно предстоит использовать байесовскую статистику в своей работе – с этой целью она записывается на университетский курс. Вместе со своим однокурсником Ямабуки она узнает, чем байесовская статистика отличается от традиционной, как в ней понимается вероятность, что такое функция правдоподобия и как формулируется теорема Байеса. В заключительных главах рассматриваются методы Монте-Карло для цепей Маркова. Для объяснения теории в манге используются забавные, хорошо запоминающиеся примеры; по мере усложнения материала вводится больше табличных данных и формул. Вниманию читателя предлагается множество практических задач с подробным объяснением решений.
Кому рекомендовано
Издание будет полезно студентам технических вузов, специалистам по программированию и всем, кто интересуется математическим анализом и расчётом вероятности событий.
ISBN
978-5-97060-895-1
УДК
004.021
ББК
32.973.3
Такахаси, М. Байесовская статистика / М. Такахаси .— Москва : ДМК Пресс, 2021 .— 230 с. : ил. — («Образовательная манга») .— ISBN 978-5-97060-895-1 .— URL: https://rucont.ru/efd/809693 (дата обращения: 19.05.2024)
Популярные
Этика и права человека в информационном ...
220,00 руб
Блок-схемы на основные технологические ц...
220,00 руб
Программирование технологических контрол...
200,00 руб
Системный администратор №1 2024
300,00 руб
Системный администратор №2 2024
300,00 руб
Современные направления развития измерит...
150,00 руб
Вы уже смотрели
Применение метода круговой тренировки дл...
110,00 руб
ЛИШАЙНИКОВЫЕ БОРЫ БАССЕЙНА Р.МЕЗЕНИ, ЭКО...
90,00 руб
Управление качеством образования
78,00 руб
ОРГАНИЗАЦИЯ ВОСПИТАТЕЛЬНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ...
220,00 руб
Авиапанорама №5 2021
300,00 руб
Английский язык
90,00 руб
Предпросмотр (выдержки из произведения)
Резюме документа
Страницы
Текст
Байесовская_статистика__манга.pdf
Стр.5
Стр.8
Стр.9
Стр.10
Байесовская_статистика__манга.pdf
УДК 004.021 ББК 32.973.3 М16 М16 Байесовская статистика / Такахаси Макото (автор), Уэдзи Юхо (худ.); пер. с яп. С. Л. Плехановой. — М.: ДМК Пресс, 2021. — 228 с. : ил. — (Серия «Образовательная манга»). — Доп. тит. л. яп. Макото Т. ISBN 978-5-97060-895-1 б Нанами Конно предстоит использовать байесовскую статистику в своей раооте – с этой целью она записывается на университетский курс. Вместе со своим тднокурсником Ямабуки она узнает, чем байесовская статистика отличается от прадиционной, как в ней понимается вероятность, что такое функция правдосодобия и как формулируется теорема Байеса. В заключительных главах расматриваются методы Монте-Карло для цепей Маркова. щ Для объяснения теории в манге используются забавные, хорошо запоминаюадач с подробным объяснением решений. г Издание будет полезно студентам технических вузов, специалистам по провраммированию и всем, кто интересуется математическим анализом и расчётом ероятности событий. УДК 004.021 ББК 32.973.3 Manga de Wakaru Beisu Tokei-Gaku (The Manga Guide to Bayesian statistics) by Shin Takahashi, Yoho Yeji Published by Ohmsha, Ltd. throught Japan UNI Agency Russian language edition copyright © 2021 by DMK Press Все права защищены. Никакая часть этого издания не может быть воспроизведена ф в любой форме или любыми средствами, электронными или механическими, включая ия информации, без письменного разрешения издательства. нотографирование, ксерокопирование или иные средства копирования или сохранеISBN 978-4-274-22135-4 (яп.) ISBN 978-5-97060-895-1 (рус.) Copyright © 2018 by Shin Takahashi and Office sawa, Ltd. © Издание, перевод, ДМК Пресс, 2021 д иеся примеры; по мере усложнения материала вводится больше табличных занных и формул. Вниманию читателя предлагается множество практических
Стр.5
содержание Предисловие .................................................V Пролог. Хочу изучать байесовскую статистику! ......... 1 Глава 1. ЧТО ТАКОЕ БАЙЕСОВСКАЯ СТАТИСТИКА? ..11 1.1. Байесовская статистика ...........................................................................12 1.2. Различие между обычной и байесовской статистиками ............18 Глава 2. БАЗОВАЯ ИНФОРМАЦИЯ ........................25 2.1. Математическое ожидание, дисперсия, среднеквадратическое отклонение .......................................................... 29 1.1.1. Математическое ожидание ....................................................... 29 1.1.2 Дисперсия и среднеквадратическое отклонение .............. 30 2.2. Вероятностное распределение ........................................................... 32 2.2.1 Равномерное распределение .................................................... 33 2.2.2. Биномиальное распределение .............................................. 34 2.2.3. Мультиномиальное распределение .....................................40 2.2.4. Равномерное распределение .................................................. 48 2.2.5. Нормальное распределение ................................................... 49 2.2.6. t-распределение .........................................................................50 2.2.7. Обратное гамма-распределение ............................................51 2.3. Прочие вероятностные распределения .......................................... 55 2.3.1. Отрицательное биномиальное распределение ................ 55 2.3.2. Распределение Пуассона ......................................................... 57 2.3.3. Экспоненциальное распределение ...................................... 60 2.3.4. Бета-распределение ................................................................... 62 VII
Стр.8
Глава 3. ФУНКЦИЯ ПРАВДОПОДОБИЯ ..................63 3.1. Правдоподобие ........................................................................................ 68 3.1.1. Закон больших чисел ................................................................. 68 3.1.2. Информационное расхождение Кульбака–Лейблера ..... 72 3.1.3. Правдоподобие ............................................................................77 3.2. Функции правдоподобия ....................................................................... 79 3.2.1. Функция правдоподобия мультиномиального распределения ........................................................................................ 79 3.2.2. Функция правдоподобия нормального распределения ........................................................................................ 85 3.3. Другие функции правдоподобия ....................................................... 93 3.3.1. Функция правдоподобия биномиального распределения ........................................................................................ 93 3.3.2. Функция правдоподобия распределения Пуассона ........ 95 Глава 4. ТЕОРЕМА БАЙЕСА ...............................97 4.1. Теорема Байеса ....................................................................................... 102 4.1.1. Условная вероятность ............................................................... 102 4.1.2. Одновременная вероятность .................................................. 105 4.1.3. Теорема Байеса .......................................................................... 106 4.1.4. Показательные примеры ........................................................ 107 4.2. Априорная и апостериорная функции плотности вероятности ...................................................................................................... 112 Глава 5. МЕТОДЫ МОНТЕ-КАРЛО ДЛЯ ЦЕПЕЙ МАРКОВА .................................................. 117 5.1. Интегрирование Монте-Карло ............................................................124 5.1.1. Интегрирование Монте-Карло ................................................124 5.2. Цепи Маркова ......................................................................................... 130 5.2.1. Цепи Маркова ............................................................................. 130 5.2.2. Инвариантное распределение ............................................. 132 5.3. Методы Монте-Карло для цепей Маркова ................................... 136 VIII 5.1.2. Математическое ожидание и дисперсия непрерывных случайных величин ................................................ 127
Стр.9
5.3.1. Методы Монте-Карло для цепей Маркова........................ 136 5.3.2. Алгоритм Метрополиса–Гастингса .................................... 139 5.3.3. Семплирование по Гиббсу ..................................................... 156 5.4. Естественное сопряжённое априорное распределение ............172 Глава 6. ПРИМЕРЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ МЕТОДОВ МОНТЕ-КАРЛО ДЛЯ ЦЕПЕЙ МАРКОВА ................ 175 6.1. Предположение о среднем значении в двух генеральных совокупностях.......................................................................176 6.1.1. Проверка статистических гипотез ........................................178 6.1.2. Процедура проверки статистических гипотез .................178 6.1.3. Виды проверок статистических гипотез, нулевая и альтернативная гипотезы .............................................. 180 6.1.4. Пример ........................................................................................... 181 6.2. Байесовское иерархическое моделирование ............................. 186 ПРИЛОЖЕНИЕ ............................................. 207 1. Предпосылки априорного распределения и апостериорное распределение ............................................................208 1.1. Type B .................................................................................................208 1.2. Type C ................................................................................................ 212 1.3. Подведение итогов .......................................................................214 2. Проверка сходимости ............................................................................. 215 2.1. Метод Geweke ................................................................................. 215 2.2. Метод Gelman и Rubin ...................................................................216 IX
Стр.10
Облако ключевых слов *
* - вычисляется автоматически