Bayesian Inference Python for Beginners : A Step-by-Step Guide to Probabilistic Programming - No Advanced Math Required
Idioma: inglés
Editorial: Amazon Digital Services LLC - Kdp Mär 2026, 2026
- Tapa blanda
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Neuware - Most statistics books make you feel like you need a PhD just to read the introduction. This one does the opposite.If you have ever stared at a p-value and wondered what it actually means, watched colleagues build probabilistic models and felt left out, or suspected that traditional statistics was leaving something important on the table - this book was written for you.Bayesian inference powers spam filters, clinical trials, A/B testing systems, and fraud detection models running at scale every single day. With Python libraries like PyMC 5 and ArviZ 1.0, it has never been more accessible to practitioners who can code but were never formally trained in statistics.This book teaches you Bayesian inference the way it should be taught - through clear explanations, runnable Python code, and real-world problems you can relate to immediately.No PhD required. No advanced calculus. No impenetrable equation blocks.Here is what you will master inside: - How Bayesian thinking differs from traditional statistics and why it produces more honest, actionable results- Bayes' theorem explained in plain English, visualized in Python, and applied to real problems including medical testing and spam classification- A complete Bayesian Python environment setup using PyMC 5, ArviZ 1.0, and JupyterLab - with a full troubleshooting guide- The probability distributions that appear in almost every real Bayesian model, with code and clear guidance on when to use each one- How to build models in PyMC from scratch, defining priors, likelihoods, and posteriors in readable Python you will understand line by line- MCMC sampling demystified through a from-scratch implementation you build yourself- Model diagnostics using trace plots, R-hat, effective sample size, and divergence checks - and how to fix what is broken- Bayesian linear regression, A/B testing, hierarchical models, and classification - all with full code and real-world scenarios- Three complete capstone projects covering customer churn prediction, time series forecasting, and clinical trial analysisEvery chapter closes with a hands-on mini-project that gives you something concrete to build, run, and keep.Whether you are a Python developer curious about probabilistic programming, a data analyst tired of significance thresholds, a bootcamp graduate who never got a proper statistics education, or a professional in healthcare, finance, or marketing who works with uncertain data every day - this book gives you the foundation to reason clearly and model honestly.If you are ready to build models that tell the truth about what they know and what they do not, and make decisions from data with genuine statistical integrity - your next step starts here.Grab your copy and start thinking like a Bayesian today.…
N° de ref. del artículo 9798253507858
- Título
- Bayesian Inference Python for Beginners : A Step-by-Step Guide to Probabilistic Programming - No Advanced Math Required
- Autor
- Eluan Dan
- Editorial
- Amazon Digital Services LLC - Kdp Mär 2026
- Año de publicación
- 2026
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 13
- 9798253507858
- Peso del artículo
- 1229 gramos
- Dimensiones
- 279x216x27 mm
Most statistics books make you feel like you need a PhD just to read the introduction. This one does the opposite.
If you have ever stared at a p-value and wondered what it actually means, watched colleagues build probabilistic models and felt left out, or suspected that traditional statistics was leaving something important on the table — this book was written for you.
Bayesian inference powers spam filters, clinical trials, A/B testing systems, and fraud detection models running at scale every single day. With Python libraries like PyMC 5 and ArviZ 1.0, it has never been more accessible to practitioners who can code but were never formally trained in statistics.
This book teaches you Bayesian inference the way it should be taught — through clear explanations, runnable Python code, and real-world problems you can relate to immediately.
No PhD required. No advanced calculus. No impenetrable equation blocks.
Here is what you will master inside:
- How Bayesian thinking differs from traditional statistics and why it produces more honest, actionable results
- Bayes' theorem explained in plain English, visualized in Python, and applied to real problems including medical testing and spam classification
- A complete Bayesian Python environment setup using PyMC 5, ArviZ 1.0, and JupyterLab — with a full troubleshooting guide
- The probability distributions that appear in almost every real Bayesian model, with code and clear guidance on when to use each one
- How to build models in PyMC from scratch, defining priors, likelihoods, and posteriors in readable Python you will understand line by line
- MCMC sampling demystified through a from-scratch implementation you build yourself
- Model diagnostics using trace plots, R-hat, effective sample size, and divergence checks — and how to fix what is broken
- Bayesian linear regression, A/B testing, hierarchical models, and classification — all with full code and real-world scenarios
- Three complete capstone projects covering customer churn prediction, time series forecasting, and clinical trial analysis
Every chapter closes with a hands-on mini-project that gives you something concrete to build, run, and keep.
Whether you are a Python developer curious about probabilistic programming, a data analyst tired of significance thresholds, a bootcamp graduate who never got a proper statistics education, or a professional in healthcare, finance, or marketing who works with uncertain data every day — this book gives you the foundation to reason clearly and model honestly.
If you are ready to build models that tell the truth about what they know and what they do not, and make decisions from data with genuine statistical integrity — your next step starts here.
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Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
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Podemos hacer una deducción del reembolso por la pérdida de valor de cualquier bien suministrado, si la pérdida es el resultado de una manipulación innecesaria por su parte.
Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
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