![[Ulasan] Think Bayes: Bayesian Statistics in Python (Allen B. Downey) Ringkasan.](https://episodes.castos.com/660078c6833215-59505987/images/2571048/c1a-085k3-5zrzk8zzi0mm-cxufde.jpg)
Show Notes
Think Bayes: Bayesian Statistics in Python (Allen B. Downey)
- Amazon USA Store: https://www.amazon.com/dp/149208946X?tag=9natree-20
- 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
- Shopee: https://asia.buys.trade/shopee_Think-Bayes-Allen-B-Downey.html
- Lazada: https://asia.buys.trade/lazada_Think-Bayes-Allen-B-Downey.html
- Tiktok: https://asia.buys.trade/tiktok_Think-Bayes-Allen-B-Downey.html
- Baca selengkapnya: https://indonesia.9natree.com/read/149208946X/
#Pembaruanpriordanposterior #Distribusiprobabilitasdiskret #Prediksiposterior #PengujianhipotesisBayesian #Modelhierarkisdansimulasi #ThinkBayes
Think Bayes: Bayesian Statistics in Python adalah pengantar statistik Bayesian karya Allen B. Downey, dalam edisi kedua yang diterbitkan O'Reilly. Buku ini berada di persimpangan antara statistik, pemrograman Python, dan pemodelan komputasional. Tujuan utamanya bukan menggantikan seluruh matematika statistik, melainkan memberi jalan masuk yang praktis bagi pembaca yang sudah bisa memprogram dan ingin memahami cara menalar di bawah ketidakpastian. Downey menjelaskan gagasan Bayesian melalui distribusi probabilitas diskret, kode Python, visualisasi, dan simulasi. Dengan cara ini, pembaruan keyakinan setelah memperoleh data dapat dilihat sebagai operasi yang bisa dijalankan, diperiksa, dan diubah. Materi bergerak dari contoh sederhana, seperti koin, dadu, dan wadah berisi benda berwarna, menuju persoalan estimasi, prediksi, pengambilan keputusan, evaluasi bukti, serta pengujian hipotesis. Buku ini juga menyertakan notebook Jupyter untuk membaca, menjalankan contoh, dan mengerjakan latihan. Posisi utamanya adalah buku belajar konseptual yang mengajarkan Bayesian lewat komputasi, bukan buku referensi teori matematika yang formal.
- Amazon USA Store: https://www.amazon.com/dp/149208946X?tag=9natree-20
- 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
- Shopee: https://asia.buys.trade/shopee_Think-Bayes-Allen-B-Downey.html
- Lazada: https://asia.buys.trade/lazada_Think-Bayes-Allen-B-Downey.html
- Tiktok: https://asia.buys.trade/tiktok_Think-Bayes-Allen-B-Downey.html
- Baca selengkapnya: https://indonesia.9natree.com/read/149208946X/
#Pembaruanpriordanposterior #Distribusiprobabilitasdiskret #Prediksiposterior #PengujianhipotesisBayesian #Modelhierarkisdansimulasi #ThinkBayes
Think Bayes: Bayesian Statistics in Python adalah pengantar statistik Bayesian karya Allen B. Downey, dalam edisi kedua yang diterbitkan O'Reilly. Buku ini berada di persimpangan antara statistik, pemrograman Python, dan pemodelan komputasional. Tujuan utamanya bukan menggantikan seluruh matematika statistik, melainkan memberi jalan masuk yang praktis bagi pembaca yang sudah bisa memprogram dan ingin memahami cara menalar di bawah ketidakpastian. Downey menjelaskan gagasan Bayesian melalui distribusi probabilitas diskret, kode Python, visualisasi, dan simulasi. Dengan cara ini, pembaruan keyakinan setelah memperoleh data dapat dilihat sebagai operasi yang bisa dijalankan, diperiksa, dan diubah. Materi bergerak dari contoh sederhana, seperti koin, dadu, dan wadah berisi benda berwarna, menuju persoalan estimasi, prediksi, pengambilan keputusan, evaluasi bukti, serta pengujian hipotesis. Buku ini juga menyertakan notebook Jupyter untuk membaca, menjalankan contoh, dan mengerjakan latihan. Posisi utamanya adalah buku belajar konseptual yang mengajarkan Bayesian lewat komputasi, bukan buku referensi teori matematika yang formal.
