Probabilità per scienziati dei dati

Titolo originale:

Probability for Data Scientists

Contenuto del libro:

Probabilità per scienziati dei dati" fornisce agli studenti un'introduzione matematicamente solida ma accessibile alla teoria e alle applicazioni della probabilità. Gli studenti imparano come la teoria della probabilità supporti la statistica, la scienza dei dati e la teoria dell'apprendimento automatico, consentendo agli scienziati di andare oltre la semplice descrizione dei dati e di fare inferenze su popolazioni specifiche.

Il libro è diviso in due parti. La prima parte introduce i lettori alle definizioni, ai teoremi e ai metodi fondamentali nel contesto degli spazi campionari discreti. Si affrontano le origini dello studio matematico della probabilità, i concetti principali della moderna teoria della probabilità, i modelli di probabilità discreta univariata e bivariata e la distribuzione multinomiale.

La Parte II si basa sulle conoscenze acquisite nella Parte I per presentare agli studenti le idee corrispondenti nel contesto degli spazi campionari continui. Vengono esaminati i modelli per variabili casuali continue singole e multiple e l'applicazione dei teoremi di probabilità in statistica.

Probability for Data Scientists" introduce efficacemente gli studenti ai concetti chiave della probabilità e dimostra come un piccolo insieme di metodologie possa essere applicato a una pletora di problemi non correlati al contesto. È adatto ai corsi di statistica, scienza dei dati, teoria dell'apprendimento automatico o a qualsiasi corso che ponga l'accento sulla probabilità. Ogni capitolo contiene numerosi esercizi, alcuni dei quali forniscono il codice del software R per condurre esperimenti che illustrano le leggi della probabilità.

Juana Sanchez è docente senior presso il Dipartimento di Statistica dell'Università della California, Los Angeles, e redattore DSS del Journal of Statistics Education. Ha conseguito il dottorato di ricerca presso la Washington University di St. Louis, Missouri, e i suoi interessi di ricerca includono gli indicatori statistici, le statistiche multivariate, l'istruzione STEM e le serie temporali.