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> 统计学关我什么事:生活中的极简统计学(贝叶斯统计学的超级入门书,日本畅销10万册。) - 小岛宽之章节列表
统计学关我什么事:生活中的极简统计学(贝叶斯统计学的超级入门书,日本畅销10万册。) - 小岛宽之
作 者:小岛宽之
类 别:其他
状 态:完本
动 作:
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更 新:2023-09-18
统计学关我什么事:生活中的极简统计学(贝叶斯统计学的超级入门书,日本畅销10万册。)
简介:
统计学关我什么事:生活中的极简统计学(贝叶斯统计学的超级入门书,日本畅销10万册。)
《统计学关我什么事:生活中的极简统计学(贝叶斯统计学的超级入门书,日本畅销10万册。) - 小岛宽之》正文
书名页
版权信息:图书在编目(CIP)数据统
目录:第0讲只要会做四则运算,便可掌握贝
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:-2仅使用面积图和简单术
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:-3比尔·盖茨也在关注它!在
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:-4依存于人心理:在-2
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:-5附带简单填空练习题适合自
第1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1讲 信息增加导致概率变化 “贝叶斯推理”的基本方法:-2一步:通过经验设定先验
第1讲 信息增加导致概率变化 “贝叶斯推理”的基本方法:-3二步:设置发生向店员询问事件
第1讲 信息增加导致概率变化 “贝叶斯推理”的基本方法:-4三步:通过观察到行为,排除不
第1讲 信息增加导致概率变化 “贝叶斯推理”的基本方法:-5四步:寻求来买东西人
第1讲 信息增加导致概率变化 “贝叶斯推理”的基本方法:-6过程总结:用图表对于之
第1讲 信息增加导致概率变化 “贝叶斯推理”的基本方法:·小结:.设定两个类别(来买东
第1讲 信息增加导致概率变化 “贝叶斯推理”的基本方法:练习题:答案参见此处一次练习,我们先做
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:-根医疗设定“先验概率”:该
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:-3以检查准确率为线索设定“条件概率
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:-4检查呈阳性因而排除掉“不可能
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:-5计算罹患癌症“逆概率”:在
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:-6过程总:本中求癌
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:·小:1.(借助流行病学)设
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:练习题:答案参见此处假设现在是流感流行期
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”:-2上设定你是否是真命天子
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”:-设法找到,设定条件概率:下
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”:-4收到巧克力,排除掉能情况
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”:-5贝叶斯过程总结:用图表来总结
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”:-6计算信念程度使用贝叶斯
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”:·小结:1.设定各个类别先验概率
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”:练习题:答案参见此处在这里,我们采用与正
第4讲 运用“概率的概率”,拓宽推理范围
第4讲 运用“概率的概率”,拓宽推理范围:-2将设置为先验
第4讲 运用“概率的概率”,拓宽推理范围:-3把生女孩直接作为条件
第4讲 运用“概率的概率”,拓宽推理范围:-一胎已经生了女孩因此可以排除掉
第4讲 运用“概率的概率”,拓宽推理范围:-5贝叶斯过程总结:本中介绍
第4讲 运用“概率的概率”,拓宽推理范围:-6在计算二胎生女孩时使
第4讲 运用“概率的概率”,拓宽推理范围:·小结:1.设定类别设定其
第4讲 运用“概率的概率”,拓宽推理范围:练习题:答案参见此处本文将所有先验
第4讲 运用“概率的概率”,拓宽推理范围:专栏column贝叶斯是何许人也?:发现
第5讲 从推算过程开始,逐渐明确的贝叶斯推理的特征
第5讲 从推算过程开始,逐渐明确的贝叶斯推理的特征:-2何为论:一般来说“论”是指对
第5讲 从推算过程开始,逐渐明确的贝叶斯推理的特征:-3逻辑:首先将已知事实
第5讲 从推算过程开始,逐渐明确的贝叶斯推理的特征:-4概率:在上节逻辑性
第5讲 从推算过程开始,逐渐明确的贝叶斯推理的特征:·小结:1.逻辑性(自然演绎)
第5讲 从推算过程开始,逐渐明确的贝叶斯推理的特征:练习题:答案参见此处在世界上有“马马虎虎
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:-2假设检验过程:上一节概率
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:-3假设检验中也存在无法做出判断情况
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:·小结:1.标准概率论是根据
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:练习题:答案参见此处现在我们已经知道面
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:-2把A壶和B壶分别设定为一个类别:首
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:-3无在何种条件下,都能
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:-4和中,
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:-5从逻辑性观点发,看
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:·小:1.设定“该壶为A壶”和“
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:练习题:答案参见此处在这里,稍微改变一下
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:-2“”被运用到众多科当
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:-3以为
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:-4也以
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:·小结:1.是指,采用
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:练习题:答案参见此处做投图钉实验,测试
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:-2悖论①:关于
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:-3悖论:接下来要介绍
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:-4这两本质是同:这两
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:-5通过导出矛盾:下面我
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:-6论因模型设定自身而发生变化:那
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:·小:1.和
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:练习:答案参见此处在中假
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:专栏column关于“幸运”两条法则
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”:-2将两个结合起来:我们面对每
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”:-3算得出直积
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”:-4:本节对上
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”:·小结:.把两个组合在一起
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”:练习题:答案参见此处投掷一大一小2个骰子
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11讲 掌握多条信息时的推理② 以垃圾邮件过滤器为例:-2在上设置“先验概率”:和前
第11讲 掌握多条信息时的推理② 以垃圾邮件过滤器为例:-3扫描字句与概率设定:接下来
第11讲 掌握多条信息时的推理② 以垃圾邮件过滤器为例:-4根据扫描结果,计算贝叶
第11讲 掌握多条信息时的推理② 以垃圾邮件过滤器为例:-5获得2后,可能性随之变
第11讲 掌握多条信息时的推理② 以垃圾邮件过滤器为例:-6从2个可消去不可能情况
第11讲 掌握多条信息时的推理② 以垃圾邮件过滤器为例:·小结:.使用2进行贝叶
第11讲 掌握多条信息时的推理② 以垃圾邮件过滤器为例:练习题:答案参见此处假设,有两种方法(检
第12讲 在贝叶斯推理中可以依次使用信息 “序贯理性”
第12讲 在贝叶斯推理中可以依次使用信息 “序贯理性”:-把从①得到的后验概率,设为
第12讲 在贝叶斯推理中可以依次使用信息 “序贯理性”:-3通过②进行更新:那么,
第12讲 在贝叶斯推理中可以依次使用信息 “序贯理性”:-4具有智慧:通过同时
第12讲 在贝叶斯推理中可以依次使用信息 “序贯理性”:·小结:.同时两条得
第12讲 在贝叶斯推理中可以依次使用信息 “序贯理性”:练习题:答案参见此处自己对于女同事来说
第13讲 每获得一条信息,贝叶斯推理就变得更精确一些
第13讲 每获得一条信息,贝叶斯推理就变得更精确一些:-2壶的问题:取出2个球:在这里我
第13讲 每获得一条信息,贝叶斯推理就变得更精确一些:-二次取出的也是黑球的情况下的
第13讲 每获得一条信息,贝叶斯推理就变得更精确一些:-4二次取出的是白球的情况下的
第13讲 每获得一条信息,贝叶斯推理就变得更精确一些:-5根据最新的观察结果结论发生化
第13讲 每获得一条信息,贝叶斯推理就变得更精确一些:-6观察次数越多算结果越接近实
第13讲 每获得一条信息,贝叶斯推理就变得更精确一些:·小结:.描述了“根
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:答案参见此处已知问题设定与本正
第13讲 每获得一条信息,贝叶斯推理就变得更精确一些:专栏column帮助复兴的学者们
第2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14讲 “概率”与“面积”的性质相同概率论的基础:-2通过函数形式来记述:是
第14讲 “概率”与“面积”的性质相同概率论的基础:-3:通过上一节
第14讲 “概率”与“面积”的性质相同概率论的基础:-用符号来表示贝叶斯推理先验
第14讲 “概率”与“面积”的性质相同概率论的基础:-5用符号来表示用&连接起来
第14讲 “概率”与“面积”的性质相同概率论的基础:·小结:.模型由本事件、
第14讲 “概率”与“面积”的性质相同概率论的基础:练习题:答案参见此处我们尝试着思考一下,
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:-2把部分看作整体从而
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:-3各个类别被赋予=
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:-4通过公式理解验
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:·小结:.是指
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:练习题:答案参见此处下面以癌症检查为例
第16讲 “概率分布图”帮助我们进行更加通用的推理
第16讲 “概率分布图”帮助我们进行更加通用的推理:-2思考同样可能型模型
第16讲 “概率分布图”帮助我们进行更加通用的推理:-3把大致相同模型转换为成连续化
第16讲 “概率分布图”帮助我们进行更加通用的推理:-4[0,]-赌盘模型中一般事件
第16讲 “概率分布图”帮助我们进行更加通用的推理:-5能够说明复杂模型
第16讲 “概率分布图”帮助我们进行更加通用的推理:·小结:.抛硬币或掷骰子试验
第16讲 “概率分布图”帮助我们进行更加通用的推理:练习题:答案参见此处运[0,]-赌盘
第17讲 “贝塔分布”的性质由两个数字决定
第17讲 “贝塔分布”的性质由两个数字决定:-2何为:首先介绍
第17讲 “贝塔分布”的性质由两个数字决定:-3α=,β=例子即为[0,
第17讲 “贝塔分布”的性质由两个数字决定:-4α=2,β=例子:-2中
第17讲 “贝塔分布”的性质由两个数字决定:-5α=,β=2例子:如-2
第17讲 “贝塔分布”的性质由两个数字决定:-6α=2,β=2例子:-2中
第17讲 “贝塔分布”的性质由两个数字决定:-在中,若α、β增大,情况
第17讲 “贝塔分布”的性质由两个数字决定:·小结:.,是x:取
第17讲 “贝塔分布”的性质由两个数字决定:练习题:答案参见此处当α=3、β=2时,
第18讲 决定概率分布性质的“期待值”
第18讲 决定概率分布性质的“期待值”:-2计算方法:下面,通过具体
第18讲 决定概率分布性质的“期待值”:-3长来看,是与实际情况相符
第18讲 决定概率分布性质的“期待值”:-4可以作为使图保持平
第18讲 决定概率分布性质的“期待值”:-5计算掷骰子和生女孩案例中
第18讲 决定概率分布性质的“期待值”:-6通过贝塔来计算:学习完
第18讲 决定概率分布性质的“期待值”:·小结:.,即为通过该数
第18讲 决定概率分布性质的“期待值”:练习题:答案参见此处()已知:中一等奖
第18讲 决定概率分布性质的“期待值”:专栏column何为主观?:主
第19讲 在“贝塔分布”中使用概率分布图进行高级推理
第19讲 在“贝塔分布”中使用概率分布图进行高级推理:-2设定先验为均匀,并
第19讲 在“贝塔分布”中使用概率分布图进行高级推理:-3二胎依然为女孩时的:为了帮
第19讲 在“贝塔分布”中使用概率分布图进行高级推理:-4设定先验非均匀,并
第19讲 在“贝塔分布”中使用概率分布图进行高级推理:-5先验运的原因
第19讲 在“贝塔分布”中使用概率分布图进行高级推理:·小结:.对于当某对夫妇生的
第19讲 在“贝塔分布”中使用概率分布图进行高级推理:练习题:答案参见此处一项实验,验证某
第20讲 在抛硬币或天体观测时观察到的“正态分布”
第20讲 在抛硬币或天体观测时观察到的“正态分布”:-呈现吊钟型:是
第20讲 在抛硬币或天体观测时观察到的“正态分布”:-3由μ和б决定:一
第20讲 在抛硬币或天体观测时观察到的“正态分布”:-4将一般概率转换为标准
第20讲 在抛硬币或天体观测时观察到的“正态分布”:-5多个值平均值为
第20讲 在抛硬币或天体观测时观察到的“正态分布”:·小结:1.这种概率
第20讲 在抛硬币或天体观测时观察到的“正态分布”:练习题:答案参见此处(1)假设z为根据标
第21讲 在“正态分布”中使用概率分布图进行高级推理
第21讲 在“正态分布”中使用概率分布图进行高级推理:-不准确的温度计算洗澡水的温度
第21讲 在“正态分布”中使用概率分布图进行高级推理:-3根据贝叶斯的步骤
第21讲 在“正态分布”中使用概率分布图进行高级推理:-4后验的含义:说明计算方法之
第21讲 在“正态分布”中使用概率分布图进行高级推理:-5根据贝叶斯的公式
第21讲 在“正态分布”中使用概率分布图进行高级推理:-6测量两次水温之后的贝叶斯:最
第21讲 在“正态分布”中使用概率分布图进行高级推理:·小结:.类别为θ、信息为x
第21讲 在“正态分布”中使用概率分布图进行高级推理:练习题:答案参见此处日本男性A测量时,
补讲 贝塔分布的积分计算::在中,对于第
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:各个类别的
练习题参考答案:第2讲:各个类别的先验概率分别为,
练习题参考答案:第3讲:各个类别的先验概率分别为,
练习题参考答案:第4讲:各个类别的先验概率分别为,
练习题参考答案:第5讲:(1)马马虎虎的人:(2)
练习题参考答案:第6讲:(1)当观察到小于显著水平
练习题参考答案:第7讲:各个类别的先验概率分别为,
练习题参考答案:第8讲:假设p=0.4,那么(2次
练习题参考答案:第9讲:“选择:A帘且开B”的概率
练习题参考答案:第10讲:(1)(2)
练习题参考答案:第11讲:(1)(患癌症且通过检查
练习题参考答案:第12讲:根据收到巧克力这一信息进
练习题参考答案:第13讲:a’:b’=a×(0.9
练习题参考答案:第14讲:p(AorB)=p(A
练习题参考答案:第15讲:p(癌症&阳性)=p(癌
练习题参考答案:第16讲:(1)p(0.2≤x:<
练习题参考答案:第17讲:(1)(2)(3)
练习题参考答案:第18讲:(1)(10000:)×
练习题参考答案:第19讲:把先验分布设为均匀分布,
练习题参考答案:第20讲:(1)由于正态分布以平均
练习题参考答案:第21讲
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