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内容简介

小岛宽之著罗梦迪译的《统计学关我什么事(生活中的极简统计学)》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。

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 小结014/练习题 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 小结025/练习题 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036/练习题 第4讲 运用“概率的概率”，拓宽推理范围 小结050/练习题 专栏 贝叶斯是何许人也 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058/练习题 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064/练习题 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 小结072/练习题 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079/练习题 第9讲 贝叶斯推理的结果，有时与直觉大相径庭② 蒂霍尔问题与三个囚犯的问题 小结094/练习题 专栏 关于“幸运”的两条法则 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” 小结103/练习题 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113/练习题 第12讲 在贝叶斯推理中可以依次使用信息 “序贯理性” 小结123/练习题 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136/练习题 专栏 帮助贝叶斯复兴的学者们 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 小结150/练习题 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162/练习题 第16讲 “概率分布图”帮助我们进行更加通用的推理 小结174/练习题 第17讲 “贝塔分布”的性质由两个数字决定 小结185/练习题 第18讲 决定概率分布性质的“期待值” 小结199/练习题 专栏 何为“主观概率”？ 第19讲 在“贝塔分布”中使用概率分布图进行高级推理 小结213/练习题 第20讲 在抛硬币或天体观测时观察到的“正态分布” 小结223/练习题 第21讲 在“正态分布”中使用概率分布图进行高级推理 小结235/练习题 补讲 贝塔分布的积分计算 结语 参考文献 练习题参考答案

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