統計學關我什麽事：生活中的極簡統計學

書籍詳情

本書拋開讓人難以理解的“貝葉斯公式”，用“麵積圖”做直觀形象的解讀。隻要會做四則運算，就能快速入門，進而在一個個生活場景中，領會貝葉斯統計學的精髓。貝葉斯統計學的優勢在於“在數據少的情況下也可以進行推測”，貝葉斯統計學的統計過程和人腦的決策過程是很相...

目錄

• 第0講 隻要會做四則運算，便可掌握貝葉斯統計學
• 第1部 快速學習！理解貝葉斯統計學的精髓
• 第2講 貝葉斯推理的結果，有時與直覺大相徑庭① 使用客觀數據時的注意事項
• 第3講 根據主觀數字也可以進行推理 疑惑時分的“理由不充分原理”
• 第4講 運用“概率的概率”，拓寬推理範圍
• 第5講 從推算過程開始，逐漸明確的貝葉斯推理的特征
• 第6講 明快而嚴格，但其使用場合受到限製的內曼－皮爾遜式推理
• 第7講 通過少量信息得出切實結論的貝葉斯推理與內曼－皮爾遜式推理的差異
• 第8講 貝葉斯推理的基礎：極大似然原理 貝葉斯統計學與內曼－皮爾遜統計學的銜接點
• 第9講 貝葉斯推理的結果，有時與直覺大相徑庭② 蒙蒂霍爾問題與三個囚犯的問題
• 第10講 掌握多條信息時的推理① 運用“獨立試驗的概率乘法公式”
• 第11講 掌握多條信息時的推理② 以垃圾郵件過濾器為例
• 第12講 在貝葉斯推理中可以依次使用信息 “序貫理性”
• 第13講 每獲得一條信息，貝葉斯推理就變得更精確一些
• 第2部 完全自學！從“概率論”到“正態分布”
• 第15講 在獲得信息之後，概率的表示方法 “條件概率”的基本性質
• 第16講 “概率分布圖”幫助我們進行更加通用的推理
• 第17講 “貝塔分布”的性質由兩個數字決定
• 第18講 決定概率分布性質的“期待值”
• 第19講 在“貝塔分布”中使用概率分布圖進行高級推理
• 第20講 在拋硬幣或天體觀測時觀察到的“正態分布”
• 第21講 在“正態分布”中使用概率分布圖進行高級推理
• 補講 貝塔分布的積分計算
• 結語 貝葉斯統計——21世紀最振奮人心的科學
• 參考文獻 寫給想學到更多知識的讀者朋友們
• 練習題參考答案