Puntuación:
El libro es elogiado por su clara presentación y su eficacia en la enseñanza de conceptos introductorios de probabilidad, lo que lo hace adecuado para principiantes y no expertos. Sin embargo, algunos lectores señalaron una falta de profundidad en ciertas áreas y la presencia de errores que pueden llevar a confusión.
Ventajas:Explicaciones claras, ejemplos útiles, bueno para principiantes, cubre los conceptos básicos con eficacia, fácil de leer, bien estructurado para el aprendizaje, bien recibido por estudiantes y profesores.
Desventajas:Problemas excesivamente simplificados, carece de profundidad en temas avanzados como la regla de Bayes, contiene errores que pueden confundir a los lectores, débil en pruebas y derivaciones.
(basado en 27 opiniones de lectores)
Probability Demystified 2/E
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Pon las probabilidades a tu favor para dominar la probabilidad.
No deje su conocimiento de la probabilidad al azar. En su lugar, recurra a Probability Demystified, Second Edition, para aprender paso a paso los conceptos y teorías fundamentales.
Esta guía práctica le introduce en el tema de la probabilidad utilizando elementos familiares como monedas, cartas y dados. A medida que avance, dominará conceptos como las reglas de suma y multiplicación, probabilidades y expectativas, distribuciones de probabilidad y mucho más. Aprenderá la relación entre probabilidad y distribución normal, así como a utilizar el método de simulación Monte Carlo, de reciente desarrollo. Los ejemplos detallados facilitan la comprensión del material, y los cuestionarios de final de capítulo y el examen final ayudan a reforzar las ideas clave.
Aprenderá sobre:
⬤ Probabilidad clásica.
⬤ Teoría de juegos.
⬤ Ciencias actuariales.
⬤ Reglas de adición.
⬤ Teorema de Bayes.
⬤ Probabilidades y expectativas.
⬤ Distribución binomial.
Lo suficientemente sencillo para un principiante, pero lo suficientemente desafiante para un estudiante avanzado, Probability Demystified, Second Edition, le ayuda a dominar esta materia esencial.
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Última modificación: 2024.11.14 07:32 (GMT)