Безусловно, это великолепная книга. как только появился перевод на русский - купил, чтобы выразить уважени автора. Изначально читал на английском. Как правило идеи байесовско статистики даются или уж совсем поверхностно, на уровне научпопа, или тяжелым казенным языком лекций по математике. Эта книга идеальный баланс. Прочитав, усвоив и поигравшись с темами, вы вполне будете понимать предмет на понятийном уровне.
Важнейший плюс книги - автору удалось сделать последовательный материал в котором ничего не упущено, при этом он не считает вас настолько тупым, чтобы избегать формул и графиков. по ходу поговорит и о распределениях и о тервере, но ровно столько, чтобы не скатиться в унылые лекции.
Интересная книга по азам математической статистики, определённо будет полезной при работе с наборами собственноручно собранных данных, порадовали примеры применения языка R. Однако изложение материала - довольно сумбурное. Вроде про математику, а списка использованных определений нет - довольно неудобно при работе с книгой, причём с ней ведь именно работать надо. Автор или переводчик периодически путает вероятность с её плотностью, например на рис. 5.3, стр. 80 - значение вероятности по оси Y графика, больше 4, а на рис. 5.4, стр. 83, вообще более 200! Какие ещё в книге есть чудеса, сказать сложно, в спорных вопросах - обязательно сверяться с другими источниками.
Первое о чем я хотел бы сказать, причем даже не сказать, а прокричать, так это о том, что книга абсолютно детская!
Уровень ну самый максимум для старших классов школы. А скорее класса для 8-9. Даже до таких самых базовых понятий как математическое ожидание и дисперсия автор доходит только где то в середине книги.
Что эта книга делает в серии с названием «Библиотека программиста я не знаю». Огромный вопрос к издательству «Питер», не первый раз уже встречаю у них такое.
Не понимаю зачем нужен весь этот детский сад и геймификация. Ну типа как притягивание за уши «Звездных войн», уточек, пришельцев, сериала «Сумеречная зона» итп.
В итоге примеры на которых автор разбирает материал, на мой взгляд, настолько гротескные и нелепые, что скорее затрудняют восприятие чем помогают. Более стандартное изложение было бы гораздо адекватнее.
А так, по сравнению с данным произведением даже научно-популярна книга «Предсказать все» Тома Чиверса кажется просто университетским учебником.
По содержанию собственно книги. Вообще теория вероятности и математическая статистика применимы только к событиям которые могут происходить, хотя бы теоретически, сколь угодно большое количество раз.
Автор же повсеместно применяет понятие вероятности к единичным событиям, и, судя по всему, не видит в этом никакой проблемы.
Но проблема есть. Поясню, что я имею в виду. Допустим некоторый исследователь утверждает, что он выявил связь между повышением ставки центробанка и последующим снижением инфляции. Для этого он обработал данные по N повышениям ставки и выявил статистически значимую корреляцию.
Все ли тут правильно? Вообще то не совсем.
На самом деле, для того чтобы действительно применять статистические методы, у исследователя должна быть возможность вернутся в прошлое и в тех же условиях приять альтернативное решение, после чего сравнить результаты. Причем должна быть возможность повторять этот эксперимент сколько угодно раз.
Почему это важно? Потому что очень часто что то подается как научно доказанный факт, в то время когда это на самом деле это вопрос веры. Можно выбирать хоть одну хоть другую точку зрения, потому что нет ни прямых ни обратных доказательств.
Автор же в книге идет еще дальше. Он рассматривает, например, вероятность того что верна, гипотеза о наличии у определенного персонажа экстрасенсорных способностей.
Чтобы такие рассуждения обрели смысл надо вообразить бесконечное множество миров, в части из которых экстрасенсорные способности существуют, а в части нет. Вероятность тогда определяется соотношением количество первых и вторых миров (при том что миров каждого типа бесконечно много).
Так что большую часть рассуждений автора, в лучшем случае, можно рассматривать как пример применения нечеткой логики, а не статистики в прямом смысле этого слова.
Кстати, в примере на странице 138 автор пишет какую то явную ересь.
Если кратко, то автор хочет оценить вероятность того, что нормально распределенная случайная величина примет значение ниже заданного.
При этом параметры исходного распределения оцениваются по выборке всего из 5 измерений.
Автор однако не заморачивается, и считает что среднее выборочное значение это и есть истинное среднее, а выборочная дисперсия это и есть истинная дисперсия.
Однако сама оценка среднего это случайная величина, а истинное среднее не известно. Если бы автор в этом примере, по всем правилам, построил доверительный интервал для истинного среднего значения то он бы получил совершенно другие результаты.
Кстати он также для получения оценки дисперсии делит на N (где N размер выборки), а не на N-1. Для больших выборок разница не велика, но в данном примере всего 5 измерений и вообще то имеет значение делить на 4 или на 5.
В общем книга однозначно идет в огонь.
Очень содержательно и доходчиво раскрыты непростые вопросы. Приложение поможет практикам вспомнить вузовскую математику. Книга поможет приступить к изучению современных статистических методов.
Замечательная книга, в которой на пальцах, простым языком, с привлечением понятных примеров из жизни рассказывается об основах теории вероятностей с переходом к байесовской статистике.
Теорема Байеса - это математический инструмент, который позволяет оценить вероятность какого-либо события при выполнении определенного условия, исходя из накопленных данных наблюдений. При этом, если информация об окружающем мире изменилась, в наблюдениях появились новые уточняющие вводные, то они легко учитываются в вычислениях.
Какова вероятность того, что вы заболели ковидом, если пришел положительный результат теста? Какова вероятность того, что купив случайный билет на стадион вы окажетесь в секторе гостевой команды? Книга дает читателю в руки необходимый инструментарий, чтобы отвечать на такие вопросы, и учит обращаться с этим инструментарием с помощью наглядных примеров и несложных упражнений.
В книге также дается информация о распределениях случайной величины, достаточная для того, чтобы строить несложные модели случайных событий. Например, если у вас есть статистические данные о футбольном сезоне (сколько в среднем за матч забивала та или иная команда дома или на выезде), то информация из этой книги позволяет вам смоделировать такой сезон и оценить, какие шансы на чемпионством у той или иной команды.
Прочитал книгу на одном дыхании с огромным удовольствием.
Книга странная. Видимо особенности перевода. Всякие ляпы в тексте типа… 0.53=0.123. Кроме бета распределения и нормального распределения, а также мат ожидания дисперсии и стандартного отклонения там ничего нет. Ну и конечно формула Байеса. Книга достаточно бесполезна, ну и язык R в качестве основного примера очень спорен.
Şərhlər, 6 rəylər