Értékelés:
A felhasználók úgy találták, hogy a könyv értékes információkat tartalmaz, de kifogásolták a technikai nyelvezetet és a nyomtatott kiadással kapcsolatos konkrét problémákat.
Előnyök:⬤ Értékes információkat tartalmaz
⬤ a példák jól érthetőek és könnyebben olvashatóak
⬤ a jól csomagolt és időben történő megérkezést néhány felhasználó megjegyezte.
⬤ A büntetően szakszerű nyelvezet megnehezíti az olvasást azok számára, akik nem rendelkeznek erős műszaki háttérrel
⬤ minőségellenőrzési problémák a kemény borítóval
⬤ a termék minőségéhez képest magas ár.
(3 olvasói vélemény alapján)
Probability and Statistics for Computer Scientists
A második kiadás dicsérete:
"A szerző elvégezte a házi feladatát az informatikusok számára szükséges statisztikai eszközökkel kapcsolatban... (A szerző) nagy gondot fordított arra, hogy olyan példákat válasszon, amelyek érdekesek és gyakorlatiasak az informatikusok számára..... A tartalmat számos ábra illusztrálja, és függelékkel, valamint tárgymutatóval zárul. A könyv művelt és... jól működhet egy haladó alap- vagy mesterképzés kötelező szövegeként." ---Computing Reviews.
A Probability and Statistics for Computer Scientists, Third Edition segít a hallgatóknak megérteni a valószínűségszámítás és statisztika alapfogalmait, a sztochasztikus modellezés, a szimuláció, a sorban állás és a statisztikai adatelemzés általános módszereit.
Optimális döntések meghozatala bizonytalanság mellett.
Modellezzék és értékeljék a számítógépes rendszereket.
És készüljenek fel a haladó valószínűség-alapú kurzusokra. Az élénk stílusban, egyszerű nyelvezettel megírt és most már az R-t, valamint a MATLAB-ot is tartalmazó, tantermi tesztelt könyv egy- vagy kétszemeszteres kurzusokhoz is használható.
Jellemzők:
⬤ A valószínűségszámítás axiomatikus bevezetése.
⬤ A statisztikai következtetés és adatelemzés kibővített lefedettsége, beleértve a becslést és tesztelést, a Bayes-megközelítést, a többváltozós regressziót, a függetlenség és az illeszkedés jóságának Chi-négyzet tesztjét, a nemparametrikus statisztikát és a bootstrap-et.
⬤ Számos motiváló példa és gyakorlat, beleértve a számítógépes projekteket is.
⬤ Teljesen kommentált R kódok a MATLAB-bal párhuzamosan.
⬤ Alkalmazások az informatikában, a szoftverfejlesztésben, a távközlésben és a kapcsolódó területeken.
Az informatikával kapcsolatos témák mélyreható, mégis hozzáférhető kezelése.
A valószínűségszámítás alapjaival kezdve a szöveg végigvezeti a hallgatókat a modern informatikában, a számítástechnikában, a szoftvermérnöki tudományokban, valamint a kapcsolódó területeken erősen megjelenő témákon, mint például a számítógépes szimulációk, Monte Carlo-módszerek, sztochasztikus folyamatok, Markov-láncok, sorban állás elmélete, statisztikai következtetés és regresszió. Emellett megfelel a Mérnöki és Technológiai Akkreditációs Tanács (ABET) követelményeinek is.
A szerzőről.
Michael Baron.
a matematika és statisztika David Carroll professzora a washingtoni American University-n. Kutatásait a szekvenciális elemzés és az optimális leállítás, a változáspontok felismerése, a Bayes-féle következtetés, valamint a statisztika alkalmazása a járványtan, a klinikai vizsgálatok, a félvezetőgyártás és más területek területén végzi. M. Baron az Amerikai Statisztikai Társaság tagja, és elnyerte a szekvenciális analízis legjobb tanulmányáért járó Abraham Wald-díjat, valamint a Regents Outstanding Teaching Awardot. M. Baron a Marylandi Egyetemen szerzett PhD-fokozatot statisztikából. A maga részéről tizenkét doktorandusz hallgatót felügyelt, akiket többnyire tudományos és kutatói munkakörben foglalkoztatott.