This is the sequel to Writing An Interpreter In Go. We're picking up right where we left off and write a compiler and a virtual machine for Monkey. Runnable and tested code front and center, built from the ground up, step by step — just like before. But this time, we're going to define bytecode, compile Monkey and execute it in our very own virtual machine. It's the next step in Monkey's evolution
内 容 統計学は実験や臨床試験、社会調査だけでなく、ビッグデータ分析やAI開発でも不可欠である。ではなぜ統計は科学的な根拠になるのか? 帰納推論や因果推論の背後に存在する枠組みを浮き彫りにし、科学的認識論としてデータサイエンスを捉え直す。科学と哲学を架橋する待望の書。 【ALL REVIEWS】序章(抜粋) 目 次 序 章 統計学を哲学する? 1 本書のねらい 2 本書の構成 第1章 現代統計学のパラダイム 1 記述統計 1-1 統計量 1-2 「思考の経済」としての記述統計 1-3 経験主義、実証主義と帰納の問題 2 推測統計 2-1 確率モデル 2-2 確率変数と確率分布 2-3 統計モデル 2-4 推測統計の世界観と「確率種」 第2章 ベイズ統計 1 ベイズ統計の意味論 2 ベイズ推定 2-1 仮説の確証と反証 2-2 パラメータ推定 2-3 予測 3 ベイズ統計の哲学的側面 3-1
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