生活中的统计学陷阱
作者：小岛宽之更新时间：2025-12-09 16:02:56
本书抛开让人难以理解的“贝叶斯公式”，用“面积图”做直观形象的解读。只要会做四则运算，就能快速入门，进而在一个个生活场景中，领会贝叶斯统计学的精髓。贝叶斯统计学的优势在于“在数据少的情况下也可以进行推测”，贝叶斯统计学的统计过程和人脑的决策过程是很相似的，在人工智能时代有着广泛的商业应用。微软操作系统、谷歌的自动翻译系统等都引入了贝叶斯统计技术。如果能够熟练掌握贝叶斯统计，个人也能够更好地做决策，可以说与好的生活息息相关。 统计学关我什么事：生活中的极简统计学
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- 练习题参考答案
- 参考文献 写给想学到更多知识的读者朋友们
- 结语 贝叶斯统计21世纪最振奋人心的科学
- 补讲 贝塔分布的积分计算
- 第21讲 在正态分布中使用概率分布图进行高级推理
- 第20讲 在抛硬币或天体观测时观察到的正态分布
- 第19讲 在贝塔分布中使用概率分布图进行高级推理
- 第18讲 决定概率分布性质的期待值
- 第17讲 贝塔分布的性质由两个数字决定
- 第16讲 概率分布图帮助我们进行更加通用的推理
- 第15讲 在获得信息之后概率的表示方法 条件概率的基本性质
- 第2部 完全自学从概率论到正态分布
- 第13讲 每获得一条信息贝叶斯推理就变得更精确一些
- 练习题参考答案
- 参考文献 写给想学到更多知识的读者朋友们
- 结语 贝叶斯统计21世纪最振奋人心的科学
- 补讲 贝塔分布的积分计算
- 第21讲 在正态分布中使用概率分布图进行高级推理
- 第20讲 在抛硬币或天体观测时观察到的正态分布
- 第19讲 在贝塔分布中使用概率分布图进行高级推理
- 第18讲 决定概率分布性质的期待值
- 第17讲 贝塔分布的性质由两个数字决定
- 第16讲 概率分布图帮助我们进行更加通用的推理
- 第15讲 在获得信息之后概率的表示方法 条件概率的基本性质
- 第2部 完全自学从概率论到正态分布
- 第13讲 每获得一条信息贝叶斯推理就变得更精确一些
- 第12讲 在贝叶斯推理中可以依次使用信息 序贯理性
- 第11讲 掌握多条信息时的推理② 以垃圾邮件过滤器为例
- 第10讲 掌握多条信息时的推理① 运用独立试验的概率乘法公式
- 第9讲 贝叶斯推理的结果有时与直觉大相径庭② 蒙蒂霍尔问题与三个囚犯的问题
- 第8讲 贝叶斯推理的基础 极大似然原理 贝叶斯统计学与内曼－皮尔逊统计学的衔接点
- 第7讲 通过少量信息得出切实结论的贝叶斯推理与内曼－皮尔逊式推理的差异
- 第6讲 明快而严格但其使用场合受到限制的内曼－皮尔逊式推理
- 第5讲 从推算过程开始逐渐明确的贝叶斯推理的特征
- 第4讲 运用概率的概率拓宽推理范围
- 第3讲 根据主观数字也可以进行推理 疑惑时分的理由不充分原理
- 第2讲 贝叶斯推理的结果有时与直觉大相径庭① 使用客观数据时的注意事项
- 第1部 快速学习理解贝叶斯统计学的精髓
- 第0讲 只要会做四则运算便可掌握贝叶斯统计学
- 第0讲 只要会做四则运算便可掌握贝叶斯统计学
- 第1部 快速学习理解贝叶斯统计学的精髓
- 第2讲 贝叶斯推理的结果有时与直觉大相径庭① 使用客观数据时的注意事项
- 第3讲 根据主观数字也可以进行推理 疑惑时分的理由不充分原理
- 第4讲 运用概率的概率拓宽推理范围
- 第5讲 从推算过程开始逐渐明确的贝叶斯推理的特征
- 第6讲 明快而严格但其使用场合受到限制的内曼－皮尔逊式推理
- 第7讲 通过少量信息得出切实结论的贝叶斯推理与内曼－皮尔逊式推理的差异
- 第8讲 贝叶斯推理的基础 极大似然原理 贝叶斯统计学与内曼－皮尔逊统计学的衔接点
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