统计学关我什么事：生活中的极简统计学
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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， （a）＝（0.4）、（b）＝（0.6） 添加信息后的条件概率分别为， （c）＝（0.8）、（d）＝（0.2） （e）＝（0.1）、（f）＝（0.9） 四种互不相同的情况的概率分别为， （g）＝（0.4）×（0.8）＝（0.32） （h）＝（0.4）×（0.2）＝（0.08） （i）＝（0.6）×（0.1）＝（0.06） （j）＝（0.6）×（0.9）＝（0.54） 在观察到“上前询问”的2种情况中，恢复标准化条件，则 第2讲 各个类别的先验概率分别为， （a）＝（0.7）、（b）＝（0.3） 添...
- 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
- 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2部 完全自学从概率论到正态分布
- 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
华娱之流量之战
2014年，流量时代到来，四大三小顶流应运崛起。重生到这一年的许幸给自己定了第一个小目标先把顶流格局改写为一大七小。都从南韩解约，都有好姐姐，还有灵活的上进心，通过努力奋斗，一打七不难吧！奋斗什么？早就给你安排好了。不是，我不能躺平，让我起来撕！本书又名一开始我是想奋斗的我确实奋斗了我的剑也未尝不锋利...
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神魔塔
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