The book "Fundamental Statistical Inference: A Computational Approach" by David A. Freedman and Michael J. Kern presents a comprehensive overview of the fundamental concepts and techniques of statistical inference, with a focus on computational aspects. The authors aim to provide readers with a practical understanding of the subject matter, making it accessible to those who may not have a strong background in statistics or computer science. The book begins with an introduction to the basics of probability theory and statistical inference, followed by a discussion of the importance of computational methods in modern statistical practice. The authors then delve into more advanced topics such as Bayesian inference, Markov chain Monte Carlo (MCMC) methods, and linear regression. They also cover non-parametric methods, bootstrapping, and jackknife resampling, among others. One of the key themes throughout the book is the need to study and understand the process of technological evolution. The authors emphasize the importance of developing a personal paradigm for perceiving the technological process of developing modern knowledge as the basis for the survival of humanity and the survival of the unification of people in a warring state. This paradigm involves recognizing the interconnectedness of all things and the need for a holistic approach to problem-solving. The book is divided into four parts: Part I covers the basics of statistical inference, including probability theory and statistical concepts; Part II focuses on computational methods, such as MCMC and linear regression; Part III explores more advanced topics like non-parametric methods and bootstrapping; and Part IV discusses the application of these techniques to real-world data sets.

Книга «Фундаментальный статистический вывод: вычислительный подход» Дэвида А. Фридмана и Майкла Дж. Керна представляет всесторонний обзор фундаментальных концепций и методов статистического вывода с акцентом на вычислительные аспекты. Авторы стремятся предоставить читателям практическое понимание предмета, делая его доступным для тех, кто может не иметь сильного опыта в статистике или информатике. Книга начинается с введения в основы теории вероятностей и статистического вывода, за которым следует обсуждение важности вычислительных методов в современной статистической практике. Затем авторы углубляются в более продвинутые темы, такие как байесовский вывод, методы Монте-Карло (MCMC) с цепью Маркова и линейная регрессия. Они также охватывают непараметрические методы, начальную загрузку и повторную выборку ножа, среди прочих. Одной из ключевых тем на протяжении всей книги является необходимость изучения и понимания процесса технологической эволюции. Авторы подчеркивают важность выработки личностной парадигмы восприятия технологического процесса развития современного знания как основы выживания человечества и выживания объединения людей в воюющем государстве. Эта парадигма предполагает признание взаимосвязанности всех вещей и необходимость целостного подхода к решению проблем. Книга разделена на четыре части: часть I охватывает основы статистического вывода, включая теорию вероятностей и статистические концепции; Часть II посвящена вычислительным методам, таким как MCMC и линейная регрессия; Часть III исследует более продвинутые темы, такие как непараметрические методы и начальная загрузка; и в части IV обсуждается применение этих методов к реальным наборам данных.

livre de David A. Friedman et Michael J. Kern, « La conclusion statistique fondamentale : l'approche computationnelle », présente un aperçu complet des concepts et des méthodes fondamentaux de la conclusion statistique, en mettant l'accent sur les aspects informatiques. s auteurs s'efforcent de fournir aux lecteurs une compréhension pratique du sujet, le rendant accessible à ceux qui n'ont peut-être pas une solide expérience en statistique ou en informatique. livre commence par une introduction aux bases de la théorie des probabilités et de la conclusion statistique, suivie d'une discussion sur l'importance des méthodes informatiques dans la pratique statistique moderne. s auteurs examinent ensuite des sujets plus avancés tels que la conclusion bayésienne, les méthodes de Monte Carlo (MCMC) avec la chaîne de Markov et la régression linéaire. Ils couvrent également les méthodes non paramétriques, le chargement initial et le rééchantillonnage du couteau, entre autres. L'un des thèmes clés tout au long du livre est la nécessité d'étudier et de comprendre le processus d'évolution technologique. s auteurs soulignent l'importance d'élaborer un paradigme personnel pour la perception du processus technologique du développement des connaissances modernes comme base de la survie de l'humanité et de la survie de l'unification des gens dans un État en guerre. Ce paradigme implique la reconnaissance de l'interdépendance de toutes les choses et la nécessité d'une approche globale pour résoudre les problèmes. livre est divisé en quatre parties : la partie I couvre les fondements de la conclusion statistique, y compris la théorie des probabilités et les concepts statistiques ; La partie II est consacrée aux méthodes de calcul telles que le MCMC et la régression linéaire ; La partie III explore des sujets plus avancés tels que les méthodes non paramétriques et le chargement initial ; et la partie IV traite de l'application de ces méthodes aux ensembles de données réels.

libro «La conclusión estadística fundamental: un enfoque computacional» de David A. Friedman y Michael J. Kern presenta una revisión completa de los conceptos y métodos fundamentales de la conclusión estadística, con énfasis en los aspectos computacionales. autores buscan proporcionar a los lectores una comprensión práctica del tema, haciéndolo accesible a aquellos que pueden no tener una experiencia sólida en estadística o informática. libro comienza con una introducción a los fundamentos de la teoría de la probabilidad y la inferencia estadística, seguida de una discusión sobre la importancia de los métodos computacionales en la práctica estadística moderna. autores luego profundizan en temas más avanzados como la inferencia bayesiana, los métodos de Monte Carlo (MCMC) con la cadena de Markov y la regresión lineal. También abarcan técnicas no paramétricas, carga inicial y reensamblaje de cuchillos, entre otras. Uno de los temas clave a lo largo del libro es la necesidad de estudiar y entender el proceso de evolución tecnológica. autores destacan la importancia de generar un paradigma personal para percibir el proceso tecnológico del desarrollo del conocimiento moderno como base para la supervivencia de la humanidad y la supervivencia de la unión de los seres humanos en un Estado en guerra. Este paradigma implica reconocer la interrelación de todas las cosas y la necesidad de un enfoque holístico para resolver los problemas. libro se divide en cuatro partes: la Parte I abarca los fundamentos de la conclusión estadística, incluyendo la teoría de la probabilidad y los conceptos estadísticos; La parte II se centra en métodos computacionales como el MCMC y la regresión lineal; La parte III explora temas más avanzados, como las técnicas no paramétricas y la carga inicial; y en la parte IV se examina la aplicación de estos métodos a conjuntos de datos reales.

O livro «Uma conclusão estatística fundamental: uma abordagem computacional», de David A. Friedman e Michael J. Kern, apresenta uma revisão completa dos conceitos e métodos fundamentais de impressão estatística com foco nos aspectos computacionais. Os autores procuram fornecer aos leitores uma compreensão prática da matéria, tornando-a acessível para aqueles que podem não ter uma forte experiência em estatística ou informática. O livro começa com a introdução na teoria da probabilidade e da conclusão estatística, seguida pela discussão da importância da computação nas práticas estatísticas atuais. Em seguida, os autores se aprofundam em temas mais avançados, como a conclusão baiesa, os métodos de Monte Carlo (MCMC) com a cadeia de Markov e regressão linear. Também abrangem métodos não-aramétricos, download inicial e reaproveitamento da faca, entre outros. Um dos temas fundamentais ao longo do livro é a necessidade de explorar e compreender o processo de evolução tecnológica. Os autores destacam a importância de criar um paradigma pessoal para a percepção do processo tecnológico de desenvolvimento do conhecimento moderno como base para a sobrevivência da humanidade e para a sobrevivência da união das pessoas num estado em guerra. Este paradigma implica o reconhecimento da interconectividade de todas as coisas e a necessidade de uma abordagem integral dos problemas. O livro é dividido em quatro partes: a parte I abrange os fundamentos da conclusão estatística, incluindo teoria das probabilidades e conceitos estatísticos; A parte II é dedicada a métodos computacionais como MCMC e regressão linear; A Parte III explora temas mais avançados, como técnicas não-aramétricas e download inicial; e na parte IV se discute a aplicação destes métodos a conjuntos reais de dados.

Il libro «La conclusione statistica fondamentale: l'approccio computazionale» di David A. Friedman e Michael J. Kern fornisce una panoramica completa dei concetti fondamentali e dei metodi di output statistico, con un focus sull'aspetto computazionale. Gli autori cercano di fornire ai lettori una comprensione pratica della materia, rendendola accessibile a coloro che potrebbero non avere una forte esperienza statistica o informatica. Il libro inizia con l'introduzione alla teoria delle probabilità e alla conclusione statistica, seguita da un dibattito sull'importanza del calcolo nella pratica statistica moderna. Poi gli autori approfondiscono su temi più avanzati come la conclusione bayesiana, i metodi di Montecarlo (MCMC) con la catena Markov e la regressione lineare. Essi comprendono anche metodi non parametrici, caricamento iniziale e ripetizione del coltello, tra gli altri. Uno dei temi chiave di tutto il libro è la necessità di studiare e comprendere l'evoluzione tecnologica. Gli autori sottolineano l'importanza di sviluppare un paradigma personale per la percezione del processo tecnologico di sviluppo della conoscenza moderna come base per la sopravvivenza dell'umanità e per la sopravvivenza dell'unione delle persone in uno stato in guerra. Questo paradigma implica il riconoscimento dell'interconnessione tra tutte le cose e la necessità di un approccio olistico alla risoluzione dei problemi. Il libro è suddiviso in quattro parti: la parte I comprende le basi dell'output statistico, inclusa la teoria delle probabilità e i concetti statistici; La parte II è dedicata ai metodi di elaborazione come MCMC e regressione lineare; Parte III esamina argomenti più avanzati, come i metodi non parametrici e il caricamento iniziale; e nella parte IV si discute dell'applicazione di questi metodi ai set di dati reali.

Das Buch „Fundamental Statistical Inferenz: A Computational Approach“ von David A. Friedman und Michael J. Kern bietet einen umfassenden Überblick über grundlegende Konzepte und Methoden der statistischen Inferenz mit Schwerpunkt auf rechnerischen Aspekten. Die Autoren versuchen, den sern ein praktisches Verständnis des Themas zu vermitteln, indem sie es denjenigen zugänglich machen, die möglicherweise keine starken Erfahrungen in Statistik oder Informatik haben. Das Buch beginnt mit einer Einführung in die Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie und der statistischen Inferenz, gefolgt von einer Diskussion über die Bedeutung computergestützter Methoden in der modernen statistischen Praxis. Die Autoren vertiefen sich dann in fortgeschrittenere Themen wie Bayes'sche Inferenz, Monte-Carlo-Methoden (MCMC) mit Markov-Kette und lineare Regression. e umfassen unter anderem auch nicht-parametrische Methoden, das anfängliche Laden und das erneute Abtasten des Messers. Eines der Schlüsselthemen im gesamten Buch ist die Notwendigkeit, den Prozess der technologischen Evolution zu studieren und zu verstehen. Die Autoren betonen die Bedeutung der Entwicklung eines persönlichen Paradigmas für die Wahrnehmung des technologischen Prozesses der Entwicklung des modernen Wissens als Grundlage für das Überleben der Menschheit und das Überleben der Vereinigung von Menschen in einem kriegführenden Staat. Dieses Paradigma beinhaltet die Anerkennung der Vernetzung aller Dinge und die Notwendigkeit eines ganzheitlichen Ansatzes zur Problemlösung. Das Buch ist in vier Teile gegliedert: Teil I behandelt die Grundlagen der statistischen Inferenz, einschließlich Wahrscheinlichkeitstheorie und statistischer Konzepte; Teil II konzentriert sich auf computergestützte Methoden wie MCMC und lineare Regression; Teil III untersucht fortgeschrittenere Themen wie nicht-parametrische Methoden und Bootstrapping; und Teil IV diskutiert die Anwendung dieser Methoden auf reale Datensätze.

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Temel İstatistiksel Çıkarım: Hesaplamalı Bir Yaklaşım David A. Friedman ve Michael J. Kern, hesaplamalı yönlere vurgu yaparak temel kavramların ve istatistiksel çıkarım yöntemlerinin kapsamlı bir incelemesini sunar. Yazarlar, okuyuculara konuyla ilgili pratik bir anlayış sağlamayı ve istatistik veya bilgisayar bilimlerinde güçlü bir geçmişe sahip olmayanlar için erişilebilir olmasını sağlamayı amaçlamaktadır. Kitap, olasılık teorisinin ve istatistiksel çıkarımın temellerine bir giriş ile başlar, ardından modern istatistiksel uygulamada hesaplama yöntemlerinin önemi tartışılır. Yazarlar daha sonra Bayesian çıkarımı, Markov zinciri Monte Carlo (MCMC) yöntemleri ve doğrusal regresyon gibi daha ileri konulara girerler. Ayrıca, diğerlerinin yanı sıra parametrik olmayan yöntemleri, önyüklemeyi ve bıçak yeniden örneklemeyi de kapsar. Kitap boyunca en önemli konulardan biri, teknolojik evrim sürecini inceleme ve anlama ihtiyacıdır. Yazarlar, modern bilginin gelişiminin teknolojik sürecinin algılanması için kişisel bir paradigma geliştirmenin önemini, insanlığın hayatta kalması ve insanların savaşan bir durumda birleşmesinin hayatta kalması için temel olarak vurgulamaktadır. Bu paradigma, her şeyin birbirine bağlılığının tanınmasını ve sorunları çözmek için bütünsel bir yaklaşıma duyulan ihtiyacı ifade eder. Kitap dört bölüme ayrılmıştır: Bölüm I, olasılık teorisi ve istatistiksel kavramlar dahil olmak üzere istatistiksel çıkarımın temellerini kapsar; Bölüm II, MCMC ve doğrusal regresyon gibi hesaplama yöntemlerine odaklanır; Bölüm III, parametrik olmayan yöntemler ve önyükleme gibi daha gelişmiş konuları araştırıyor; Ve Bölüm IV, bu yöntemlerin gerçek dünya veri kümelerine uygulanmasını tartışmaktadır.

الاستدلال الإحصائي الأساسي: نهج حسابي بقلم ديفيد أ. فريدمان ومايكل ج. كيرن يقدم استعراضا شاملا للمفاهيم والأساليب الأساسية للاستدلال الإحصائي مع التركيز على الجوانب الحسابية. يهدف المؤلفون إلى تزويد القراء بفهم عملي للموضوع، مما يجعله في متناول أولئك الذين قد لا يكون لديهم خلفية قوية في الإحصاء أو علم الكمبيوتر. يبدأ الكتاب بمقدمة لأسس نظرية الاحتمالات والاستدلال الإحصائي، تليها مناقشة لأهمية الأساليب الحسابية في الممارسة الإحصائية الحديثة. ثم يتعمق المؤلفون في موضوعات أكثر تقدمًا مثل الاستدلال البايزي، وطرق سلسلة ماركوف مونتي كارلو (MCMC)، والانحدار الخطي. كما أنها تغطي الأساليب غير القياسية، والتهريب، وإعادة رسم السكاكين، من بين أمور أخرى. أحد الموضوعات الرئيسية في الكتاب هو الحاجة إلى دراسة وفهم عملية التطور التكنولوجي. يؤكد المؤلفون على أهمية تطوير نموذج شخصي لتصور العملية التكنولوجية لتطور المعرفة الحديثة كأساس لبقاء البشرية وبقاء توحيد الناس في حالة حرب. وينطوي هذا النموذج على الاعتراف بالترابط بين جميع الأشياء والحاجة إلى نهج كلي لحل المشاكل. وينقسم الكتاب إلى أربعة أجزاء: الجزء الأول يغطي أسس الاستدلال الإحصائي، بما في ذلك نظرية الاحتمالات والمفاهيم الإحصائية ؛ يركز الجزء الثاني على الأساليب الحسابية مثل MCMC والانحدار الخطي ؛ ويستكشف الجزء الثالث مواضيع أكثر تقدما مثل الأساليب غير المتجانسة ومحاصرة التمهيد ؛ ويناقش الجزء الرابع تطبيق هذه الأساليب على مجموعات البيانات الواقعية.