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Distribuições Probabilísticas Aplicada a Ciência de Dados

Volume II — Modelagem e Inferência Avançada

Por Luiz Tiago Wilcke

Código do livro: 993083

Categorias

Probabilidade E Estatística, Estatística, Informática, Ciências Exatas, Ciência

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Sinopse

Se você trabalha com ciência de dados, machine learning ou estatística aplicada e ainda sente que as distribuições de probabilidade são um território nebuloso, este livro foi escrito para você — e para quem já tem base sólida e quer ir mais fundo.

Esta obra reúne em mais de 800 páginas o que há de mais completo em teoria e prática probabilística para a ciência de dados moderna. São 53 capítulos densos e 30 apêndices detalhados que levam o leitor dos axiomas de Kolmogorov até os métodos MCMC contemporâneos, passando pelas grandes famílias de distribuições discretas e contínuas, pelos processos estocásticos, pela inferência bayesiana e pelas aplicações em deep learning.

O diferencial desta obra está na sua abordagem em três dimensões simultâneas: teoria matemática com demonstrações completas, implementação em Python com bibliotecas como SciPy, NumPy e Matplotlib, e análise equivalente em R com ggplot2 e fitdistrplus. Cada conceito é apresentado do jeito certo — com rigor e com código pronto para executar.

Entre os tópicos cobertos estão as distribuições discretas fundamentais (Bernoulli, Binomial, Poisson, Geométrica), as distribuições contínuas clássicas (Normal, Exponencial, Gama, Beta, Log-Normal, Weibull, Pareto), a teoria dos valores extremos, as cópulas e modelagem de dependência, os processos estocásticos e séries temporais.

Características

Número de páginas 832
Edição 2 (2026)
Idioma Português

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