统计学关我什么事：生活中的极简统计学

作者: [日] 小岛宽之著 , 罗梦迪译

出版社: 北京时代华文书局

出版时间: 2018-05

版次: 1

ISBN: 9787569923049

定价: 48.00

装帧: 平装

开本: 32开

纸张: 胶版纸

页数: 264页

字数: 130千字

正文语种: 简体中文

分类: 经济

209人买过

     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1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。第0讲只要会做四则运算，便可掌握贝叶斯统计学    001

本书的特点
快速学习！
理解贝叶斯统计学的精髓

第1部

第1讲信息增加导致概率变化 002
“贝叶斯推理”的基本方法
小结014/练习题015

第2讲贝叶斯推理的结果，有时与直觉大相径庭①    016
使用客观数据时的注意事项
小结025/练习题026

第3讲根据主观数字也可以进行推理    027
疑惑时分的“理由不充分原理”
小结036/练习题037

第4讲运用“概率的概率”，拓宽推理范围     038
小结050/练习题051
专栏贝叶斯是何许人也?052

第5讲从推算过程开始，逐渐明确的
贝叶斯推理的特征        053
小结058/练习题059

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       060
小结064/练习题064

第7讲通过少量信息得出切实结论的贝叶斯推理 065
与内曼－皮尔逊式推理的差异
小结072/练习题073

第8讲贝叶斯推理的基础：极大似然原理    074
贝叶斯统计学与内曼-皮尔逊统计学的衔接点
小结079/练习题080

第9讲贝叶斯推理的结果，有时与直觉大相径庭②   081
蒂霍尔问题与三个囚犯的问题
小结094/练习题094
专栏关于“幸运”的两条法则095

第10讲  掌握多条信息时的推理①  096
运用“独立试验的概率乘法公式”
小结103/练习题103

第11讲  掌握多条信息时的推理②  104
以垃圾邮件过滤器为例
小结113/练习题114

第12讲  在贝叶斯推理中可以依次使用信息  115
“序贯理性”
小结123/练习题124

第13讲  每获得一条信息，贝叶斯推理就变得更精确一些   125
小结136/练习题137
专栏帮助贝叶斯复兴的学者们138

完全自学！
从“概率论”到“正态分布”

第2部

第14讲   “概率”与“面积”的性质相同     140
概率论的基础
小结150/练习题150

第15讲  在获得信息之后，概率的表示方法  151
“条件概率”的基本性质
小结162/练习题163

第16讲  “概率分布图”帮助我们进行更加通用的推理   164
小结174/练习题175

第17讲   “贝塔分布”的性质由两个数字决定 176
小结185/练习题185

第18讲  决定概率分布性质的“期待值”   186
小结199/练习题199
专栏何为“主观概率”？200

第19讲  在“贝塔分布”中使用概率分布图进行高级推理       201
小结213/练习题214

第20讲  在抛硬币或天体观测时观察到的“正态分布”   215
小结223/练习题224

第21讲  在“正态分布”中使用概率分布图进行高级推理       225
小结235/练习题236
补讲贝塔分布的积分计算237

结语 239
参考文献 242
练习题参考答案 245
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1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    001

本书的特点
快速学习！
理解贝叶斯统计学的精髓

第1部

第1讲信息增加导致概率变化 002
“贝叶斯推理”的基本方法
小结014/练习题015

第2讲贝叶斯推理的结果，有时与直觉大相径庭①    016
使用客观数据时的注意事项
小结025/练习题026

第3讲根据主观数字也可以进行推理    027
疑惑时分的“理由不充分原理”
小结036/练习题037

第4讲运用“概率的概率”，拓宽推理范围     038
小结050/练习题051
专栏贝叶斯是何许人也?052

第5讲从推算过程开始，逐渐明确的
贝叶斯推理的特征        053
小结058/练习题059

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       060
小结064/练习题064

第7讲通过少量信息得出切实结论的贝叶斯推理 065
与内曼－皮尔逊式推理的差异
小结072/练习题073

第8讲贝叶斯推理的基础：极大似然原理    074
贝叶斯统计学与内曼-皮尔逊统计学的衔接点
小结079/练习题080

第9讲贝叶斯推理的结果，有时与直觉大相径庭②   081
蒂霍尔问题与三个囚犯的问题
小结094/练习题094
专栏关于“幸运”的两条法则095

第10讲  掌握多条信息时的推理①  096
运用“独立试验的概率乘法公式”
小结103/练习题103

第11讲  掌握多条信息时的推理②  104
以垃圾邮件过滤器为例
小结113/练习题114

第12讲  在贝叶斯推理中可以依次使用信息  115
“序贯理性”
小结123/练习题124

第13讲  每获得一条信息，贝叶斯推理就变得更精确一些   125
小结136/练习题137
专栏帮助贝叶斯复兴的学者们138

完全自学！
从“概率论”到“正态分布”

第2部

第14讲   “概率”与“面积”的性质相同     140
概率论的基础
小结150/练习题150

第15讲  在获得信息之后，概率的表示方法  151
“条件概率”的基本性质
小结162/练习题163

第16讲  “概率分布图”帮助我们进行更加通用的推理   164
小结174/练习题175

第17讲   “贝塔分布”的性质由两个数字决定 176
小结185/练习题185

第18讲  决定概率分布性质的“期待值”   186
小结199/练习题199
专栏何为“主观概率”？200

第19讲  在“贝塔分布”中使用概率分布图进行高级推理       201
小结213/练习题214

第20讲  在抛硬币或天体观测时观察到的“正态分布”   215
小结223/练习题224

第21讲  在“正态分布”中使用概率分布图进行高级推理       225
小结235/练习题236
补讲贝塔分布的积分计算237

结语 239
参考文献 242
练习题参考答案 245