Книга Аллена Б. Дауни «Байесовские модели» (Think Bayes: Bayesian Statistics in Python), изданная в русском переводе в 2018 году издательством ДМК Пресс, посвящена практическому применению байесовских методов статистического вывода с использованием языка программирования Python.
Центральная идея книги заключается в демонстрации того, как программирование может упростить понимание и применение байесовской статистики, заменяя сложные математические формулы вычислительными методами, а непрерывные вероятностные распределения – дискретными аппроксимациями. Автор, профессор компьютерных наук, ориентируется на читателей, знакомых с основами программирования на Python и имеющих начальные знания в теории вероятностей.
Предметом исследования являются байесовские статистические методы, а объектом – их практическое применение для решения различных задач. Книга не фокусируется на строгом математическом обосновании методов, а стремится предоставить читателю интуитивное понимание и практические навыки работы с байесовскими моделями. В качестве иллюстраций используются примеры из различных областей, от простых задач с монетами и игральными костями до анализа данных о результатах спортивных состязаний и медицинских исследований.
Рис. 1: Обложка книги «Байесовские модели» (Think Bayes: Bayesian Statistics in Python)
Ключевые аспекты
- Книга предлагает использовать навыки программирования на Python для изучения и понимания байесовской статистики, избегая сложных математических выкладок;
- Автор демонстрирует применение байесовских методов для решения задач оценки, прогнозирования, анализа решений и проверки гипотез;
- Книга подробно рассматривает вычислительные методы, такие как моделирование Монте-Карло и аппроксимация при байесовских вычислениях (ABC), для решения реальных задач;
- Автор использует дискретные вероятностные распределения и вычислительные методы для аппроксимации непрерывных распределений, что упрощает понимание и реализацию байесовских методов;
- В книге рассматриваются различные подходы к выбору априорного распределения, включая унифицированные и информативные приоры, а также влияние выбора приора на результаты анализа;
- Книга затрагивает вопросы анализа решений, демонстрируя, как использовать апостериорное распределение для принятия оптимальных решений;
- В книге рассматриваются методы работы с двумерными и многомерными распределениями, включая вычисление маргинальных и условных распределений;
- Автор обсуждает проблему «невидимых разновидностей» и предлагает методы оценки общего числа разновидностей и их распространенности на основе ограниченных данных.
Полезность
Что хорошо раскрыто:
- Практическое применение байесовских методов с использованием Python;
- Интуитивное объяснение сложных концепций;
- Разнообразие примеров из разных областей.
Что плохо раскрыто:
- Математическое обоснование методов (хотя это и не является целью книги);
- Сравнение байесовских методов с классическими статистическими методами;
- Нет достаточного описания байесовского мышления, автор сосредоточен на коде, избегая подробных объяснений концепций.
Вердикт
Книга Аллена Дауни «Байесовские модели» представляет собой ценное пособие для практического освоения байесовской статистики. Автор успешно демонстрирует, как с помощью Python можно решать сложные статистические задачи, избегая излишней математической формализации.
Множество разнообразных примеров, начиная от простых задач и заканчивая анализом реальных данных, позволяет читателю получить интуитивное понимание байесовских методов и приобрести практические навыки их применения. Книга особенно полезна для программистов, желающих расширить свои знания в области статистики.
Практическая ценность книги заключается в предоставлении готовых к использованию кодов на Python, которые можно адаптировать для решения собственных задач. Читатель получает не только теоретические знания, но и набор инструментов для анализа данных и принятия решений в условиях неопределенности. Однако следует помнить, что книга не заменяет полноценный курс математической статистики и не углубляется в теоретические аспекты байесовского вывода.
Приобрести книгу можно здесь: https://www.labirint.ru/books/659624/