内容简介 · · · · · ·
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。
作者简介 · · · · · ·
小岛宽之,日本帝京大学经济学系副教授,经济学博士,知名数学随笔作家。1958年出生于东京,毕业于东京大学理学院数学系,东京大学经济学研究所博士课程修毕。著有《几率的思考方式》《方便运用!几率的思考》《世界第一简单微积分》《从零开始学习微积分》以及《专为文科设计的数学教室》等多部作品。
目录 · · · · · ·
第0讲 只要会做四则运算,便可掌握贝叶斯统计学 本书的特点
第一部 快速学习!理解贝叶斯统计学的精髓
第1讲 信息增加导致概率变化 “贝叶斯推理”的基本方法
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
· · · · · · (更多)
第一部 快速学习!理解贝叶斯统计学的精髓
第1讲 信息增加导致概率变化 “贝叶斯推理”的基本方法
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
· · · · · · (更多)
第0讲 只要会做四则运算,便可掌握贝叶斯统计学 本书的特点
第一部 快速学习!理解贝叶斯统计学的精髓
第1讲 信息增加导致概率变化 “贝叶斯推理”的基本方法
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
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11讲 掌握多条信息时的推理② 以垃圾邮件过滤器为例
第12讲 在贝叶斯推理中可以依次使用信息 “序贯理性”
第13讲 每获得一条信息,贝叶斯推理就变得更精确一些
第二部 完全自学!从“概率论”到“正态分布”
第14讲 “概率”与“面积”的性质相同概率论的基础
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16讲 “概率分布图”帮助我们进行更加通用的推理
第17讲 “贝塔分布”的性质由两个数字决定
第18讲 决定概率分布性质的“期待值”
第19讲 在“贝塔分布”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21讲 在“正态分布”中使用概率分布图进行高级推理
补讲 贝塔分布的积分计算
结语 贝叶斯统计——21世纪最振奋人心的科学
参考文献 写给想学到更多知识的读者朋友们
练习题参考答案
· · · · · · (收起)
第一部 快速学习!理解贝叶斯统计学的精髓
第1讲 信息增加导致概率变化 “贝叶斯推理”的基本方法
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
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11讲 掌握多条信息时的推理② 以垃圾邮件过滤器为例
第12讲 在贝叶斯推理中可以依次使用信息 “序贯理性”
第13讲 每获得一条信息,贝叶斯推理就变得更精确一些
第二部 完全自学!从“概率论”到“正态分布”
第14讲 “概率”与“面积”的性质相同概率论的基础
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16讲 “概率分布图”帮助我们进行更加通用的推理
第17讲 “贝塔分布”的性质由两个数字决定
第18讲 决定概率分布性质的“期待值”
第19讲 在“贝塔分布”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21讲 在“正态分布”中使用概率分布图进行高级推理
补讲 贝塔分布的积分计算
结语 贝叶斯统计——21世纪最振奋人心的科学
参考文献 写给想学到更多知识的读者朋友们
练习题参考答案
· · · · · · (收起)
原文摘录 · · · · · · ( 全部 )
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1. 本书的目的是抛开烦琐的数学概念,将贝叶斯统计学隐藏的本质“剖析呈现出来。 2. 贝叶斯统计的优势在于,“在数据少的情况下也可以进行推测,数据越多,推测的结果越准确”,以及“对所获的信息可做出瞬时反应,自动升级推测”的学习功能。 3.“贝叶斯统计在某种程度上是不可靠的”。究其原因,是由于贝叶斯统计中所涉及的概率是“主观的”。 (查看原文) —— 引自章节:第0讲只要会做四则运算,便可掌握贝叶斯统计学 001 -
1.表示“某一特定类别采取各种行动的概率”,这在高等数学中被称为“条件概率”。用“原因”的概念来解释,即“在原因明确的情况下,某一类别采取各项行动的结果概率”。 2.从“询问”这一行动的结果追溯到“类别”这一原因。【结果➡️原因】这一过程,就是“逆概率”这一概念中“逆”的含义。 (查看原文) —— 引自章节:第1讲信息增加导致概率变化 002
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统计学关我什么事的书评 · · · · · · ( 全部 12 条 )

一本讲贝叶斯概率的书
这本书是讲贝叶斯概率的,我看到概率还是容易晕,作者已经尽可能讲的通俗易懂了,尤其是前几讲,用清晰明了的面积法一点点拆解贝叶斯推论的过程,几乎没有任何公式,对于我这样的概率小白还是非常友好的。 贝叶斯概率属于主观概率,用于不精确的日常推论还是蛮有用的,比如如果...
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一本认真的想不写公式后来发现还是不行的讲Bayes的书
其实这本书没啥好评价的。它就是一本不想上来就使用公式吓到你,让你可以使用一些明显看起来就不好玩的例子去学习Bayes逆概率的书。 作者也真的做到了,虽然到了后来,开始讲分布的时候,已经没法这么做了,我必须承认,作者已经尽力了。但是,这本书仍然读起来不好玩,做为一...
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很好的统计学(贝叶斯概率)入门书
在网络上看过一篇文章《所谓高手,就是把自己活成了贝叶斯定理》,对贝叶斯定理十分好奇,于是买了这本书了解一下。 前50%都很好,特别是前三章,用面积图的形式解释了先验概率、条件概率、后验概率这些贝叶斯概率中的基本概念。对初学者来说,比起复杂的公式好理解得多。 后50...
(展开)
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236页是不是有一个翻译错误? | 来自uouo | 2022-09-23 13:27:51 | |
第11讲的翻译问题 | 来自思来享趣 | 2018-08-08 12:17:41 |
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订阅关于统计学关我什么事的评论:
feed: rss 2.0
0 有用 SSS 2021-03-10 02:54:39
一开始讲得过于细致,后小半部分节奏突然加快,感觉目标读者群体定位比较模糊,不过一些基础概念深入浅出讲得十分清晰了。
0 有用 浅野英 2021-06-24 15:18:29
用通俗易懂的方式阐释了贝叶斯定理与各类分布,对于我这个学过统计学的可以进一步深化对相关知识的认识
15 有用 henry 2018-11-12 20:00:42
更应该关注的是,建模分析和解决问题的过程
2 有用 4TheOne4ever 2019-11-18 09:24:02
这么巧 正想着要好好捋一捋贝叶斯公式 这本书就来了?看看能不能看得懂 // 前几章讲贝叶斯公式的基本算是讲清楚了 但后面就不行了 另外书里有不少错误 非常减分
0 有用 janes 2020-01-04 17:00:08
2020 第1本 16讲之后感觉自己要回回炉了