برای ارتباط با ما می توانید از طریق شماره موبایل زیر از طریق تماس و پیامک با ما در ارتباط باشید

09117307688
09117179751

در صورت عدم پاسخ گویی از طریق پیامک با پشتیبان در ارتباط باشید

دسترسی نامحدود

برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند

ضمانت بازگشت وجه

درصورت عدم همخوانی توضیحات با کتاب

پشتیبانی

از ساعت 7 صبح تا 10 شب

دانلود کتاب Practical Bayesian Inference A Primer for Physical Scientists

دانلود کتاب استنتاج عملی بیزی بنیادی برای دانشمندان فیزیکی

مشخصات کتاب

Practical Bayesian Inference A Primer for Physical Scientists

دسته بندی: نجوم: اخترفیزیک
ویرایش: 1 
نویسندگان: Coryn A. L. Bailer Jones  
سری:  
ISBN (شابک) : 9781316642214 
ناشر: Cambridge University Press 
سال نشر: 2017 
تعداد صفحات: 322 
زبان: English 
فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود) 
حجم فایل: 11 مگابایت

قیمت کتاب (تومان) : 35,000

میانگین امتیاز به این کتاب :
تعداد امتیاز دهندگان : 7

در صورت تبدیل فایل کتاب Practical Bayesian Inference A Primer for Physical Scientists به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.

توجه داشته باشید کتاب استنتاج عملی بیزی بنیادی برای دانشمندان فیزیکی نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.

توضیحاتی در مورد کتاب استنتاج عملی بیزی بنیادی برای دانشمندان فیزیکی

علم اساساً در مورد یادگیری از داده ها و انجام این کار در حضور عدم قطعیت است. این جلد مقدمه ای است بر مفاهیم اصلی احتمال و آمار و ابزارهای محاسباتی برای تجزیه و تحلیل و تفسیر داده ها. این رویکرد بیزی را توصیف می کند، و توضیح می دهد که چگونه می توان از این روش برای برازش و مقایسه مدل ها در طیف وسیعی از مسائل استفاده کرد. موضوعات تحت پوشش شامل رگرسیون، تخمین پارامتر، ارزیابی مدل و روش‌های مونت کارلو و همچنین روش‌های کلاسیک پرکاربرد مانند منظم‌سازی و آزمون فرضیه است. تاکید در کل بر روی اصول، رویکرد احتمالی یکپارچه، و نشان دادن چگونگی اجرای روش ها در عمل است. کد R (با توضیحات) گنجانده شده است و به صورت آنلاین در دسترس است، بنابراین خوانندگان می توانند نمودارها و نتایج را برای خود بازتولید کنند. این تکنیک‌ها که عمدتاً برای دانشجویان کارشناسی و کارشناسی ارشد هدف قرار می‌گیرند، می‌توانند برای طیف گسترده‌ای از مشکلات تجزیه و تحلیل داده‌ها خارج از محدوده این کار اعمال شوند. به سبکی غیررسمی و در عین حال دقیق نوشته شده است، مناسب برای مخاطبان وسیعی از طیفی از زمینه‌های علوم فیزیکی رویکرد بیزی را به عنوان یک چارچوب کلی برای حل مشکلات ترویج می کند، اما همچنین با روش های مکرر مقایسه می کند توضیح می دهد که چگونه می توان روش ها را در عمل برای مشکلات خود خوانندگان به کار برد، بنابراین صرفاً یک کتاب دستور پخت نیست کد R کتاب به صورت رایگان در دسترس است و به خوانندگان این امکان را می‌دهد تا ببینند که چگونه این نظریه واقعاً پیاده‌سازی شده است و نمودارها و نتایج کتاب را بازتولید کنند. در http://www.cambridge.org/gb/academic/subjects/physics/mathematical-methods/practical-bayesian-inference-primer-physical-scientists#wqbyKeKHR9uVtZHz.99 بیشتر بخوانید بررسی و تایید Coryn Bailer-Jones مقدمه ای منسجم بر مهم ترین روش های آماری مدرن و ابزارهای محاسباتی برای تجزیه و تحلیل داده ها ارائه می دهد. پیروی از سبک نوشتاری او، بدون بار اثبات رسمی و اشتقاقات پیچیده، آسان است، اما با دقت ریاضی کافی. این کتاب می تواند به عنوان یک کتاب درسی عالی برای یک دوره ترمی با هدف دانشجویان کارشناسی و کارشناسی ارشد علوم فیزیکی و مهندسی استفاده شود (دانش حساب پایه فرض می شود، اما هیچ تجربه خاصی در مورد احتمال یا آمار لازم نیست). مفاهیم نظری و مثال‌هایی از کاربردها به طور گسترده توسط کد نویسنده در زبان R نشان داده شده و پشتیبانی می‌شوند. ژلیکو ایوزیک، دانشگاه واشنگتن در http://www.cambridge.org/gb/academic/subjects/physics/mathematical-methods/practical-bayesian-inference-primer-physical-scientists#wqbyKeKHR9uVtZHz.99 بیشتر بخوانید کد R موجود در: http://www.mpia.de/~calj/pbi/PBI_scripts.zip ارجاع: http://www.cambridge.org/de/academic/subjects/physics/mathematical-methods/practical-bayesian-inference-primer-physical-scientists?format=PB اشتباه: http://www.mpia.de/~calj/pbi/errata.pdf

توضیحاتی درمورد کتاب به خارجی

Science is fundamentally about learning from data, and doing so in the presence of uncertainty. This volume is an introduction to the major concepts of probability and statistics, and the computational tools for analysing and interpreting data. It describes the Bayesian approach, and explains how this can be used to fit and compare models in a range of problems. Topics covered include regression, parameter estimation, model assessment, and Monte Carlo methods, as well as widely used classical methods such as regularization and hypothesis testing. The emphasis throughout is on the principles, the unifying probabilistic approach, and showing how the methods can be implemented in practice. R code (with explanations) is included and is available online, so readers can reproduce the plots and results for themselves. Aimed primarily at undergraduate and graduate students, these techniques can be applied to a wide range of data analysis problems beyond the scope of this work. Written in an informal yet precise style, suitable for a wide audience from a range of backgrounds in the physical sciences Promotes the Bayesian approach as a general framework for solving problems, but also makes comparison with frequentist methods Describes how methods can be applied in practice to the readers' own problems, so it is not simply a recipe book The R code from the book is available freely online, allowing readers to see how the theory is actually implemented and reproduce the plots and results in the book Read more at http://www.cambridge.org/gb/academic/subjects/physics/mathematical-methods/practical-bayesian-inference-primer-physical-scientists#wqbyKeKHR9uVtZHz.99 Reviews & endorsements 'Coryn Bailer-Jones provides a coherent introduction to the most important modern statistical methods and computational tools for analysing data. His writing style is easy to follow, without the burden of formal proofs and complex derivations, but with sufficient mathematical rigour. This book could be used as an excellent textbook for a semester-long course aimed at undergraduate and graduate students of physical sciences and engineering (knowledge of basic calculus is assumed, but no specific experience with probability or statistics is required). Theoretical concepts and examples of applications are extensively illustrated and supported by author's code in the R language.' Željko Ivezić, University of Washington Read more at http://www.cambridge.org/gb/academic/subjects/physics/mathematical-methods/practical-bayesian-inference-primer-physical-scientists#wqbyKeKHR9uVtZHz.99 R Code available at: http://www.mpia.de/~calj/pbi/PBI_scripts.zip Reference: http://www.cambridge.org/de/academic/subjects/physics/mathematical-methods/practical-bayesian-inference-primer-physical-scientists?format=PB Errata: http://www.mpia.de/~calj/pbi/errata.pdf