Bayes Theorem Examples

Author: Scott Hartshorn
Publisher: Lulu Press, Inc
ISBN: 1329854128
Format: PDF, Kindle

Bayes theorem describes the probability of an event based on other information that might be relevant. Essentially, you are estimating a probability, but then updating that estimate based on other things that you know. This book is designed to give you an intuitive understanding of how to use Bayes Theorem. It starts with the definition of what Bayes Theorem is, but the focus of the book is on providing examples that you can follow and duplicate. Most of the examples are calculated in Excel, which is useful for updating probability if you have dozens or hundreds of data points to roll in.

Bayes Theorem Examples

Author: Logan Styles
Publisher: Createspace Independent Publishing Platform
ISBN: 9781535194594
Format: PDF, Docs

A User s Guide to Business Analytics

Author: Ayanendranath Basu
Publisher: CRC Press
ISBN: 1466591668
Format: PDF, ePub

A User's Guide to Business Analytics provides a comprehensive discussion of statistical methods useful to the business analyst. Methods are developed from a fairly basic level to accommodate readers who have limited training in the theory of statistics. A substantial number of case studies and numerical illustrations using the R-software package are provided for the benefit of motivated beginners who want to get a head start in analytics as well as for experts on the job who will benefit by using this text as a reference book. The book is comprised of 12 chapters. The first chapter focuses on business analytics, along with its emergence and application, and sets up a context for the whole book. The next three chapters introduce R and provide a comprehensive discussion on descriptive analytics, including numerical data summarization and visual analytics. Chapters five through seven discuss set theory, definitions and counting rules, probability, random variables, and probability distributions, with a number of business scenario examples. These chapters lay down the foundation for predictive analytics and model building. Chapter eight deals with statistical inference and discusses the most common testing procedures. Chapters nine through twelve deal entirely with predictive analytics. The chapter on regression is quite extensive, dealing with model development and model complexity from a user’s perspective. A short chapter on tree-based methods puts forth the main application areas succinctly. The chapter on data mining is a good introduction to the most common machine learning algorithms. The last chapter highlights the role of different time series models in analytics. In all the chapters, the authors showcase a number of examples and case studies and provide guidelines to users in the analytics field.

A Student s Guide to Bayesian Statistics

Author: Ben Lambert
Publisher: SAGE
ISBN: 1526418266
Format: PDF, ePub

Supported by a wealth of learning features, exercises, and visual elements as well as online video tutorials and interactive simulations, this book is the first student-focused introduction to Bayesian statistics. Without sacrificing technical integrity for the sake of simplicity, the author draws upon accessible, student-friendly language to provide approachable instruction perfectly aimed at statistics and Bayesian newcomers. Through a logical structure that introduces and builds upon key concepts in a gradual way and slowly acclimatizes students to using R and Stan software, the book covers: An introduction to probability and Bayesian inference Understanding Bayes' rule Nuts and bolts of Bayesian analytic methods Computational Bayes and real-world Bayesian analysis Regression analysis and hierarchical methods This unique guide will help students develop the statistical confidence and skills to put the Bayesian formula into practice, from the basic concepts of statistical inference to complex applications of analyses.

The Blackwell Guide to the Philosophy of Science

Author: Peter Machamer
Publisher: John Wiley & Sons
ISBN: 0470756527
Format: PDF, Mobi

This volume presentsa definitive introduction to the core areas of philosophy of science.

Bayes Theorem Examples a Visual Introduction for Beginners

Author: Dan Morris
Publisher:
ISBN: 9781549761744
Format: PDF, Kindle

Neuronale Netze selbst programmieren

Author: Tariq Rashid
Publisher: O'Reilly
ISBN: 3960101031
Format: PDF

Neuronale Netze sind Schlüsselelemente des Deep Learning und der Künstlichen Intelligenz, die heute zu Erstaunlichem in der Lage sind. Sie sind Grundlage vieler Anwendungen im Alltag wie beispielsweise Spracherkennung, Gesichtserkennung auf Fotos oder die Umwandlung von Sprache in Text. Dennoch verstehen nur wenige, wie neuronale Netze tatsächlich funktionieren. Dieses Buch nimmt Sie mit auf eine unterhaltsame Reise, die mit ganz einfachen Ideen beginnt und Ihnen Schritt für Schritt zeigt, wie neuronale Netze arbeiten: - Zunächst lernen Sie die mathematischen Konzepte kennen, die den neuronalen Netzen zugrunde liegen. Dafür brauchen Sie keine tieferen Mathematikkenntnisse, denn alle mathematischen Ideen werden behutsam und mit vielen Illustrationen und Beispielen erläutert. Eine Kurzeinführung in die Analysis unterstützt Sie dabei. - Dann geht es in die Praxis: Nach einer Einführung in die populäre und leicht zu lernende Programmiersprache Python bauen Sie allmählich Ihr eigenes neuronales Netz mit Python auf. Sie bringen ihm bei, handgeschriebene Zahlen zu erkennen, bis es eine Performance wie ein professionell entwickeltes Netz erreicht. - Im nächsten Schritt tunen Sie die Leistung Ihres neuronalen Netzes so weit, dass es eine Zahlenerkennung von 98 % erreicht – nur mit einfachen Ideen und simplem Code. Sie testen das Netz mit Ihrer eigenen Handschrift und werfen noch einen Blick in das mysteriöse Innere eines neuronalen Netzes. - Zum Schluss lassen Sie das neuronale Netz auf einem Raspberry Pi Zero laufen. Tariq Rashid erklärt diese schwierige Materie außergewöhnlich klar und verständlich, dadurch werden neuronale Netze für jeden Interessierten zugänglich und praktisch nachvollziehbar.

Phylogenomics

Author: Rob DeSalle
Publisher: Garland Science
ISBN: 1135038716
Format: PDF

Phylogenomics: A Primer is for advanced undergraduate and graduate biology students studying molecular biology, comparative biology, evolution, genomics, and biodiversity. It explores the origins of organic life on the planet, examines the use of scientific databases to understand the function of proteins within organisms, and provides insight into the interpretation of linear sequence information in the context of organismal change. This book explains the essential concepts underlying the storage and manipulation of genomics level data, construction of phylogenetic trees, population genetics, natural selection, the tree of life, DNA barcoding, and metagenomics. The inclusion of problem-solving exercises in each chapter provides students with a solid grasp of the important molecular and evolutionary questions facing modern biologists as well as the tools needed to answer them. Online exercises are also available to assist students in working with the programs and dabases used to analyze phylogenomic data.

Der Zahlensinn oder Warum wir rechnen k nnen

Author: Stanislas Dehaene
Publisher: Springer-Verlag
ISBN: 3034878257
Format: PDF, ePub, Mobi

Wir sind umgeben von Zahlen. Ob auf Kreditkarten gestanzt oder auf Münzen geprägt, ob auf Schecks gedruckt oder in den Spalten computerisierter Tabellen aufgelistet, überall beherrschen Zahlen unser Leben. Sie sind auch der Kern unserer Technologie. Ohne Zahlen könnten wir weder Raketen starten, die das Sonnensystem erkunden, noch Brücken bauen, Güter austauschen oder Rech nungen bezahlen. In gewissem Sinn sind Zahlen also kulturelle Erfindungen, die sich ihrer Bedeutung nach nur mit der Landwirtschaft oder mit dem Rad vergleichen lassen. Aber sie könnten sogar noch tiefere Wurzeln haben. Tausende von Jahren vor Christus benutzten babylonische Wissenschaftler Zahlzeichen, um erstaun lich genaueastronomische Tabellen zu berechnen. Zehntausende von Jahren zuvor hatten Menschen der Steinzeit die ersten geschriebenen Zahlenreihen geschaffen, indem sie Knochen einkerbten oder Punkte auf Höhlenwände malten. Und, wie ich später überzeugend darzustellen hoffe, schon vor weiteren Millionen von Jahren, lange bevor es Menschen gab, nahmen Tiere aller Arten Zahlen zur Kenntnis und stellten mit ihnen einfache Kopfrechnungen an. Sind Zahlen also fast so alt wie das Leben selbst? Sind sie in der Struktur unseres Gehirns verankert? Besitzen wir einen Zahlensinn, eine spezielle Intuition, die uns hilft, Zahlen und Mathematik mit Sinn zu erfüllen? Ich wurde vor fünfzehn Jahren, während meiner Ausbildung zum Mathema tiker, fasziniert von den abstrakten Objekten, mit denen ich umzugehen lernte, vor allem von den einfachsten von ihnen- den Zahlen.