Teorema de Bayes: La guía definitiva del teorema de Bayes para principiantes

Opiniones de los lectores

El libro sobre el Teorema de Bayes ha recibido críticas dispares: algunos elogian sus explicaciones para principiantes, mientras que otros lo critican por carecer de ecuaciones esenciales y tener una redacción de mala calidad.

⬤ Proporciona una buena introducción al Teorema de Bayes para principiantes
⬤ el autor explica los conceptos con claridad
⬤ incluye contenido útil relacionado con la aplicación del Teorema de Bayes.

⬤ La versión Kindle carece de ecuaciones clave
⬤ contiene errores gramaticales y frases mal construidas
⬤ se considera repetitivo y difícil para verdaderos principiantes
⬤ muchos consideran que las afirmaciones de marketing son engañosas.

(basado en 8 opiniones de lectores)

Título original:

Bayes Theorem: The Ultimate Beginner's Guide to Bayes Theorem

Contenido del libro:

El libro perfecto para principiantes que quieren aprender visualmente el teorema de Bayes con ejemplos reales.

¿Qué pasaría si pudiera aprender rápida y fácilmente el análisis bayesiano de datos sin necesidad de complejos libros de texto y clases de estadística?

Imagine poder aplicar la teoría recién aprendida a situaciones de la vida real.

Arthur Taff, autor de varios best-sellers de informática y matemáticas, presenta la guía perfecta para cualquier principiante. El análisis bayesiano de datos puede ser difícil de aprender, especialmente a través de los libros de texto y las clases de estadística en la escuela. Este libro pretende resolver ese problema presentando las teorías de una forma fácil de entender y visualmente intuitiva. Este libro contiene una serie de ejemplos visuales para construir una comprensión básica del análisis bayesiano de datos y luego trabaja para enseñar a un nivel más profundo sin las complejidades que se verían en otros libros similares. Además, todos los ejemplos de este libro se han resuelto utilizando Excel.

En este libro, usted obtendrá:

⬤ Una introducción básica al teorema de Bayes (con ejemplos) - La introducción inicial demuestra cómo funciona el análisis bayesiano de datos cuando se tiene un solo dato nuevo para actualizar las probabilidades iniciales.

⬤ Añadir nuevos datos y actualizar probabilidades - Toma el ejemplo anterior y analiza lo que ocurre si tenemos varios datos en lugar de uno solo.

⬤ Terminología del Teorema de Bayes - Los nombres formales para las diferentes partes de la ecuación del Teorema de Bayes, y cómo todo se junta para una comprensión general más fácil.

⬤ Cómo tratar con errores en los datos - En una situación de la vida real, es poco probable que sus datos estén libres de errores. Esta sección te muestra cómo lidiar con esos errores y aún así obtener estimaciones de probabilidad precisas.

⬤ La dirección de correo electrónico personal de Arthur para soporte al cliente ilimitado si tiene alguna pregunta.

⬤ Y mucho, mucho más...

Si usted es una persona que aprende con el ejemplo, especialmente visualmente, entonces este libro es perfecto para usted Es un tema muy importante en una amplia gama de industrias - así que sumérjase para obtener una comprensión profunda.

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