统计学关我什么事:生活中的极简统计学

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作者: [日]
出版社: 北京时代华文书局
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
  •      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
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