Dátová veda v laických podmienkach: Štatistika v laickom jazyku

Recenzie čitateľov

Momentálne nie sú žiadne recenzie čitateľov. Hodnotenie je založené na 2 hlasoch.

Pôvodný názov:

Data Science in Layman's Terms: Statistics

Obsah knihy:

Existuje nespočetné množstvo blogov, kurzov a výukových materiálov, ktoré vysvetľujú štatistické pojmy, ale iba kniha môže poskytnúť úplný plán na pochopenie štatistiky. Učebnice sa však zvyčajne zameriavajú na teóriu a matematické dôkazy, a nie na praktickú alebo aplikovanú štatistiku. Veda o údajoch laicky: Štatistika v laickom jazyku: Štatistika predstavuje rovnováhu medzi ľahko čitateľnou učebnicou a učebnicou, ktorá sa venuje teórii. Ponúka kompletný plán na pochopenie štatistiky. Pojmy v tejto knihe sú najprv vysvetlené jednoduchou angličtinou a potom sú podporené vizuálnymi obrázkami a rovnicami. Materiál je usporiadaný lineárne od jednoduchých myšlienok uvedených v prvých kapitolách až po zložité myšlienky uvedené v neskorších kapitolách. Každá kapitola nadväzuje na informácie z predchádzajúcich kapitol. Každá kapitola obsahuje kód, ktorý ukazuje, ako implementovať koncepty v jazykoch R a Python.

Kniha začína vysvetlením základných štatistických pojmov a opisnej štatistiky. Ďalej vysvetľuje lineárnu a logistickú regresiu a to, ako optimalizácia zohráva v štatistike ústrednú úlohu. Ďalej vysvetľuje štatistické testy na porovnávanie priemerov skupín, ako sú ANOVA a MANOVA. Opísané sú parametrické aj neparametrické testy. Vysvetlené sú aj koncepcie na rozšírenie flexibility štatistickej analýzy, ako je regularizácia, prevzorkovanie, redukcia dimenzií a nelineárne modelovanie. V ďalšej časti knihy je opísaný bayesovský prístup k štatistike. Posledné kapitoly sa zaoberajú analýzou časových radov a signálov. Všetky tieto koncepty sú na konci každej kapitoly aplikované v programoch R a Python.

V tejto knihe sa dozviete.

- Naučíte sa vytvárať štatistické modely na predpovedanie spojitých, poradových a kategoriálnych premenných.

- Používať modelovanie časových radov na predpovedanie cien akcií a volatility.

- Použiť údaje Fitbit na modelovanie spálených kalórií a zistiť, koľko krokov je potrebných na spálenie 1 kalórie.

- Vytvorte generátor falošných textov alebo Tweetov, ktorý vytvorí text dostatočne blízky normálnej reči, aby pôsobil dôveryhodne.

- Zisťujte odľahlé hodnoty, identifikujte potenciálne podvodné údaje a zisťujte body zmeny v časových radoch údajov.

- Zistite, ako objaviť gravitačné vlny v údajoch signálu z laserového interferometra Gravitational-Wave Observatory.

Repozitár GitHub, ktorý sprevádza túto knihu, nájdete na adrese: https: //github.com/nlinc1905/dsilt-stats-code.