![[समीक्षा] Think Bayes: Bayesian Statistics in Python (Allen B. Downey) सारांशित.](https://episodes.castos.com/660078c6833215-59505987/images/2548122/c1a-085k3-479x7oo2s8x-6fuxps.jpg)
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Think Bayes: Bayesian Statistics in Python (Allen B. Downey)
- Amazon India Store: https://www.amazon.in/dp/149208946X?tag=9natreehindi-21
- Amazon Worldwide Store: https://global.buys.trade/Think-Bayes%3A-Bayesian-Statistics-in-Python-Allen-B-Downey.html
- eBay: https://www.ebay.com/sch/i.html?_nkw=Think+Bayes+Bayesian+Statistics+in+Python+Allen+B+Downey+&mkcid=1&mkrid=711-53200-19255-0&siteid=0&campid=5339060787&customid=9natree&toolid=10001&mkevt=1
- और पढ़ें: https://hindi.9natree.com/read/149208946X/
#बेयेसकानियम #पूर्वऔरपश्चवितरण #असततप्रायिकतावितरण #बेयेसियननिर्णयविश्लेषण #अनुमानितबेयेसियनसंगणना #ThinkBayes
थिंक बेयस, बेयेसियन स्टैटिस्टिक्स इन पाइथन, एलन बी डाउनी की दूसरी संस्करण वाली तकनीकी पुस्तक है, जो बेयेसियन सांख्यिकी को गणितीय औपचारिकता के बजाय संगणकीय प्रयोगों के माध्यम से सिखाती है. इसका केंद्रीय विचार यह है कि किसी अनिश्चित प्रश्न पर पहले उपलब्ध जानकारी से एक पूर्व वितरण बनाया जाए, फिर नए साक्ष्य के आधार पर उसे अद्यतन किया जाए. पुस्तक मुख्यतः उन पाठकों के लिए लिखी गई है जो पाइथन प्रोग्राम कर सकते हैं और प्रायिकता की बुनियादी समझ रखते हैं. डाउनी निरंतर फलनों और कैलकुलस से आरंभ करने के बजाय असतत प्रायिकता वितरणों, सरणियों और सिमुलेशन का उपयोग करते हैं. सिक्कों, पासों और कुकी वाले सरल उदाहरणों से शुरुआत करके पुस्तक आकलन, पूर्वानुमान, निर्णय विश्लेषण, साक्ष्य और परिकल्पना परीक्षण तक पहुंचती है. साथ में जुपिटर नोटबुक और अभ्यास उपलब्ध होने से पाठक कोड चलाकर मान्यताओं, डेटा और निष्कर्षों के संबंध को प्रत्यक्ष रूप से जांच सकता है.
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थिंक बेयस, बेयेसियन स्टैटिस्टिक्स इन पाइथन, एलन बी डाउनी की दूसरी संस्करण वाली तकनीकी पुस्तक है, जो बेयेसियन सांख्यिकी को गणितीय औपचारिकता के बजाय संगणकीय प्रयोगों के माध्यम से सिखाती है. इसका केंद्रीय विचार यह है कि किसी अनिश्चित प्रश्न पर पहले उपलब्ध जानकारी से एक पूर्व वितरण बनाया जाए, फिर नए साक्ष्य के आधार पर उसे अद्यतन किया जाए. पुस्तक मुख्यतः उन पाठकों के लिए लिखी गई है जो पाइथन प्रोग्राम कर सकते हैं और प्रायिकता की बुनियादी समझ रखते हैं. डाउनी निरंतर फलनों और कैलकुलस से आरंभ करने के बजाय असतत प्रायिकता वितरणों, सरणियों और सिमुलेशन का उपयोग करते हैं. सिक्कों, पासों और कुकी वाले सरल उदाहरणों से शुरुआत करके पुस्तक आकलन, पूर्वानुमान, निर्णय विश्लेषण, साक्ष्य और परिकल्पना परीक्षण तक पहुंचती है. साथ में जुपिटर नोटबुक और अभ्यास उपलब्ध होने से पाठक कोड चलाकर मान्यताओं, डेटा और निष्कर्षों के संबंध को प्रत्यक्ष रूप से जांच सकता है.
