作品简介

日本人气畅销10万册,统计思维基础读物!画画“面积图”就能学,会加减乘除就能学。用统计学的思维看懂数据背后的真相,进而做出好决策。

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。

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。

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
  • 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
  • 第1讲
  • 第2讲
  • 第3讲
  • 第4讲
  • 第5讲
  • 第6讲
  • 第7讲
  • 第8讲
  • 第9讲
  • 第10讲
  • 第11讲
  • 第12讲
  • 第13讲
  • 第14讲
  • 第15讲
  • 第16讲
  • 第17讲
  • 第18讲
  • 第19讲
  • 第20讲
  • 第21讲
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