Вероятность с R - полное введение в теорию вероятностей и ее применение в информатике с использованием R
Книга "Вероятность с R" представляет собой всестороннее и вводное руководство по теории вероятностей с упором на вычислительные приложения. Реальные примеры демонстрируют, как вероятность может использоваться на практике, а свободно доступный и загружаемый язык статистического программирования R иллюстрирует и проясняет основные принципы книги. Продвигая методологию, основанную на моделировании и экспериментировании, эта книга подчеркивает взаимосвязь между вероятностью и вычислениями в пяти отдельных частях:
Язык R представляет основы языка R, включая ключевые процедуры для создания графических представлений и обобщения статистических данных.
Основы теории вероятностей дает базу основных понятий теории вероятностей и переходит к приложениям в вычислительной технике. Тематический охват включает условную вероятность, теорему Байеса, надежность системы и развитие основных законов и свойств вероятности.
Дискретные распределения рассматривает дискретные случайные величины, их плотности и функции распределения, а также свойства математического ожидания. Рассматриваются геометрическое, биномиальное, гипергеометрическое и пуассоновское распределения, которые также используются для разработки схем выборочного контроля.
Непрерывные распределения вводит непрерывные переменные, рассматривая время ожидания между пуассоновскими событиями. Исследуются экспоненциальное распределение и его применение к надежности, иллюстрируется свойство Маркова с помощью моделирования в R. Рассматривается и применяется к статистическому контролю процессов нормальное распределение.
Хвосты распределений погружает в использование неравенств Маркова и Чебышева как инструментов для оценки вероятностей хвостов при ограниченной информации о случайной величине.
В каждой главе приводится множество упражнений и проектов, многие из которых требуют использования R для выполнения рутинных расчетов и проведения экспериментов с моделируемыми данными. Автор направляет читателей к соответствующим веб-ресурсам для установки пакета ПО R, а также предоставляет основные команды для работы в рабочем пространстве R. Связанный веб-сайт содержит активное приложение, а также форум, на котором читатели могут делиться результатами, мыслями и идеями.
Со своим доступным и практическим подходом "Вероятность с R" - идеальная книга для первого курса теории вероятностей на старших курсах университета и аспирантуры для читателей с базой в информатике, инженерии и общих науках. Она также служит ценным справочником для специалистов по информатике, которые хотели бы лучше понять актуальность теории вероятностей в их областях практики.
Если вы не знакомы с книгой, вот краткое описание, которое я бы мог сделать:
"Введение в вероятность И ЕЁ Компьютерные Приложения ИСПОЛЬЗУЯ R"
Данная книга представляет собой всестороннее и вводное руководство по теории вероятности с акцентом на компьютерно-ориентированные приложения. Реальные примеры показывают, как вероятность может быть использована в практических ситуациях, а свободно доступная и загружаемая среда программирования R иллюстрирует и проясняет основные принципы книги. Направленное на закономерно- и экспериментирование-управляемую методологию, эта книга подчёркивает связь между вероятностью и вычислениями в пяти отличительных частях: * Часть Первая: Язык R Описывает основы языка программирования R, включая ключевые методы для анализа и визуализации статистических данных. * Вторая Часть: Основы теории вероятности Раскрывает основы основных концепций вероятностии её применение для вычислительных задач. Проводимый анализ охватывает условную вероятность, теорему Байеса, надёжность системы и развитие основных законов теории вероятности. * Третья Часть: Дискретные распределения Посвящена дискретным случайным переменным и их плотностям и функциям распределения, а также свойствам ожиданий. Приложения включают геометрические, биномиальные, гипергеометрические и Пуассоновские распределения и их использование при разработке методов стратификации образца. * Четвёртая Часть: Непрерывные распределения Исследует непрерывные переменные путём анализа времени ожидания между моментами возникновения Пуассоновского процесса. Рассмотрение включает в себя экспоненциальное распределение и его применение к контролю процессов, а также иллюстрации марковской свойства с помощью моделирования в среде R. Также изучается нормальное распределение и его приложение к управлению процессами в реальном времени. * Пятая Часть: Закон выживания и оценивания удалённых областей Исследует использование неравенств Маркова и Чебышёва для оценки вероятностей с ограниченными значениями случайной величины. Многочисленные упражнения и проекты предложены в каждой главе, многие из которых требуют использования R для выполнения рутинных расчётов и проведения экспериментов с имитированными данными. Автор предлагает читателю доступ к соответствующим ресурсам Интернета для установки пакета R Software и предоставления основных инструкций по работе в среде программирования R на(о)нлайновой основе. Соответствующий веб-сайт также предлагает активное приложение и другие ресурсы.
Электронная Книга «Probability with R - Группа авторов» написана автором Группа авторов в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9781118165959
Описание книги от Группа авторов
A Complete Introduction to probability AND its computer Science Applications USING R Probability with R serves as a comprehensive and introductory book on probability with an emphasis on computing-related applications. Real examples show how probability can be used in practical situations, and the freely available and downloadable statistical programming language R illustrates and clarifies the book's main principles. Promoting a simulation- and experimentation-driven methodology, this book highlights the relationship between probability and computing in five distinctive parts: The R Language presents the essentials of the R language, including key procedures for summarizing and building graphical displays of statistical data. Fundamentals of Probability provides the foundations of the basic concepts of probability and moves into applications in computing. Topical coverage includes conditional probability, Bayes' theorem, system reliability, and the development of the main laws and properties of probability. Discrete Distributions addresses discrete random variables and their density and distribution functions as well as the properties of expectation. The geometric, binomial, hypergeometric, and Poisson distributions are also discussed and used to develop sampling inspection schemes. Continuous Distributions introduces continuous variables by examining the waiting time between Poisson occurrences. The exponential distribution and its applications to reliability are investigated, and the Markov property is illustrated via simulation in R. The normal distribution is examined and applied to statistical process control. Tailing Off delves into the use of Markov and Chebyshev inequalities as tools for estimating tail probabilities with limited information on the random variable. Numerous exercises and projects are provided in each chapter, many of which require the use of R to perform routine calculations and conduct experiments with simulated data. The author directs readers to the appropriate Web-based resources for installing the R software package and also supplies the essential commands for working in the R workspace. A related Web site features an active appendix as well as a forum for readers to share findings, thoughts, and ideas. With its accessible and hands-on approach, Probability with R is an ideal book for a first course in probability at the upper-undergraduate and graduate levels for readers with a background in computer science, engineering, and the general sciences. It also serves as a valuable reference for computing professionals who would like to further understand the relevance of probability in their areas of practice.
