趣学贝叶斯统计 橡皮鸭、乐高和星球大战中的统计学
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作者(美)威尔·库尔特
出版社人民邮电出版社
ISBN9787115591074
出版时间2022-06
装帧平装
开本16开
定价89.8元
货号1202662987
上书时间2024-07-11
商品详情
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作者简介
威尔·库尔特（Will Kurt）
经验丰富的数据专业人员，拥有十多年的贝叶斯统计学科研经验，相关博客Count Bayesie广受欢迎。
目录
第一部分概率导论
第1章贝叶斯思维和日常推理
1.1对奇怪经历的推理
1.1.1观察数据
1.1.2先验信念和条件概率
1.1.3形成假设
1.1.4在日常语言中发现假设
1.2收集更多的数据以更新信念
1.3对比假设
1.4数据影响信念，信念不应该影响数据
1.5小结
1.6练习
第2章度量不确定性
2.1概率是什么
2.2通过对事件结果计数来计算概率
2.3通过信念的比值来计算概率
2.3.1通过胜算率计算概率
2.3.2求解概率
2.3.3度量掷硬币实验中的信念
2.4小结
2.5练习
第3章不确定性的逻辑
3.1用AND组合概率
3.1.1求解组合事件的概率
3.1.2应用概率的乘法法则
3.1.3示例：计算迟到的概率
3.2用OR组合概率
3.2.1计算用OR连接的互斥事件
3.2.2对非互斥事件应用加法法则
3.2.3示例：计算受到巨额罚款的概率
3.3小结
3.4练习
第4章创建二项分布
4.1二项分布的结构
4.2理解并抽象出问题的细节
4.3用二项式系数计算结果数量
4.3.1组合学：用二项式系数进行高级计数
4.3.2计算期望结果的概率
4.4示例：扭蛋游戏
4.5小结
4.6练习
第5章β分布
第二部分贝叶斯概率和先验概率
第6章条件概率
第7章贝叶斯定理和乐高积木
第8章贝叶斯定理的先验概率、似然和后验概率
第9章贝叶斯先验概率和概率分布
第三部分参数估计
第10章均值法和参数估计介绍
第11章度量数据的离散程度
第12章正态分布
第13章参数估计工具：PDF、CDF和分位函数
第14章有先验概率的参数估计
第四部分假设检验：统计的核心
第15章从参数估计到假设检验：构建贝叶斯A/B测试
第16章贝叶斯因子和后验胜率简介：思想的竞争
第17章电视剧中的贝叶斯推理
第18章当数据无法让你信服时
第19章从假设检验到参数估计
附录AR语言快速入门
附录B必要的微积分知识
附录C练习答案
内容摘要
本书通过简单的解释和有趣的示例帮助读者全面了解贝叶斯统计。举几个例子：可以评估UFO出现在自家后院中的可能性、《星球大战》中汉·索罗穿越小行星带幸存下来的可能性、抓鸭子中大奖游戏的公平性，并学会用乐高积木理解贝叶斯定理。通过阅读本书，可以学习如何衡量自己所持信念的不确定性，理解贝叶斯定理并了解它的作用，计算后验概率、似然和先验概率，计算分布以查看数据范围，比较假设并从中得出可靠的结论。本书适合有高中代数基础、希望了解统计学的人阅读，具有较强统计学背景的读者也可以从书中得到新的启发。
主编推荐
* 店家声称“捞鸭子中大奖”游戏的中奖率是50%，而你捞了20只橡皮鸭才中奖。是店家撒谎了吗？
* 有没有人告诉过你，用几块乐高积木就能直观理解贝叶斯定理？
* 在《星球大战》中，即使被告知成功穿越小行星带的概率很低，为什么汉·索罗还要勇往向前？
* 半夜从梦中惊醒后，你发现窗外有一道亮光和一个碟形物体。请问那是UFO的概率有多大？
* 你和朋友约好在一家较远的咖啡店见面。为了准时赴约，你是应该坐地铁还是坐公交车？
* 你怀疑自己得了某种罕见病。与其熬夜上网查资料，能不能用贝叶斯定理让自己安心？
本书用十余个趣味十足、脑洞大开的例子，将贝叶斯统计的原理和用途娓娓道来。你将从直觉出发，自然而然地习得数学思维。读完本书，你会发现自己开始从概率角度思考每一个问题，并能坦然面对不确定性，做出更好的决策。
媒体评论
“这本书是将统计学应用于现实世界的入门指南。它将读者置于有趣的假想情形中，以演示贝叶斯定理的实际应用。读者会发现，书中的工具有助于将抽象或有限的数据转化为实际信息。我已经把这本书列入向我的学生推荐的书目清单中。”
——Daniel Gutierrez
美国加州大学洛杉矶分校
“你很少会在同一句话中听到‘娱乐’和‘统计’这两个词，但这是少有的娱乐性十足的统计学读物。我起初计划大致翻阅前几页，却发现几小时过去了，我接近处于一种心流状态。我很欣赏作者以优雅的方式描述统计学概念。”
——原版读者ET
“在读这本书之前，我很难区分先验和似然。我从来没有想到，通过先验知识引入经验判断，可以从数学上改变我所估计的任何事情的概率。这都是作者的功劳。”
——原版读者JRVV
“这本书不仅在解释贝叶斯统计方面做得非常出色，还以一种易于理解的方式概述了其他复杂的统计学概念。重要的是，它阅读起来真的很有趣。和很多数学类读本不同，我发现自己读这本书是为了消遣。”
——原版读者Casey Cosner
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